Запитання з тегом «markov-process»

Я шукаю ресурси (навчальні посібники, підручники, веб-трансляція тощо), щоб дізнатися про Марківську ланцюжок та НММ. Моя професія - це біолог, і я зараз беру участь у проекті, пов'язаному з біоінформатикою. Крім того, які необхідні математичні основи мені потрібні, щоб мати достатнє розуміння моделей Маркова та НММ? Я роздивлявся, використовуючи Google, …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Я знаю, це може здатися, що це поза темою, але вислухай мене. У режимі переповнення стека і тут ми отримуємо голоси за повідомлення, все це зберігається в табличній формі. Наприклад: пост ідентифікатор виборця ідентифікатор типу голосування дата ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3 2000-1-1 …

51 time-series  hypothesis-testing  data-mining  markov-process  censoring 

Мені просто намокають ноги в статистиці, тому мені шкода, якщо це питання не має сенсу. Я використовував моделі Маркова для прогнозування прихованих станів (несправедливих казино, рулонів з кістки тощо) та нейронних мереж для вивчення кліків користувачів на пошуковій системі. У обох були приховані стани, які ми намагалися з'ясувати, використовуючи спостереження. …

40 data-mining  algorithms  neural-networks  markov-process 

Чи є спосіб у R (вбудована функція) обчислити матрицю переходу ланцюга Маркова з набору спостережень? Наприклад, взявши набір даних, як описано нижче, та обчислити матрицю переходу першого порядку? dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100, replace=TRUE)))

29 r  markov-process 

Чим відрізняється Байєсова мережа від процесу Маркова? Я вважав, що розумію принципи обох, але тепер, коли мені потрібно порівняти два, я відчуваю себе втраченим. Вони означають для мене майже те саме. Звичайно, це не так. Також вдячні посилання на інші ресурси.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

Мені потрібно генерувати випадкові неквадратичні матриці з рядками та стовпцями, елементами, випадковим чином розподіленими із середнім = 0, та обмеженими таким чином, що довжина (норма L2) кожного рядка дорівнюєRRRCCC111 а довжина кожного стовпця - . Рівнозначно, значення квадратних значень дорівнює 1 для кожного рядка і для кожного стовпця.RC−−√RC\sqrt{\frac{R}{C}}RCRC\frac{R}{C} Поки я …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

Я просто хотів би, щоб хтось підтвердив моє розуміння або якщо я щось пропускаю. Визначення марківського процесу говорить, що наступний крок залежить лише від поточного стану, а попередніх станів немає. Отже, скажімо, у нас був простір стану a, b, c, d, і ми йдемо від a-> b-> c-> d. Це …

22 markov-process 

На основі мало знань, які я маю щодо методів MCMC (ланцюг Маркова Монте-Карло), я розумію, що відбір проб є важливою частиною вищезгаданої методики. Найпоширенішими методами відбору проб є Гамільтоніан та Метрополіс. Чи є спосіб використовувати машинне навчання або навіть глибоке навчання для побудови більш ефективного пробника MCMC?

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Я прочитав зовсім небагато прихованих моделей Маркова і сам зміг кодувати досить базову версію. Але є два основні способи, які, здається, я навчусь. Одне - прочитати та впровадити його в код (що робиться), а друге - зрозуміти, як він застосовується в різних ситуаціях (тому я можу краще зрозуміти, як це …

21 algorithms  markov-process 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я запитую про ланцюги Маркова, і останні дві частини говорять про це: Чи має цей ланцюг Марків обмежувальне поширення. Якщо ваша відповідь "так", знайдіть обмежуючий розподіл. Якщо ваша відповідь «ні», поясніть чому. Чи має цей ланцюг Марків стаціонарне поширення. Якщо ваша відповідь «так», знайдіть стаціонарний розподіл. Якщо ваша відповідь «ні», …

21 markov-process 

Я переглядав багато навчальних відео, і вони виглядають однаково. Цей, наприклад: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 Вони пояснюють стан, дії та ймовірності, які є нормальними. Людина пояснює це нормально, але я просто не можу здатися, що я розуміюсь, чим би це було використано в реальному житті. Я ще не зустрічав жодного списку. Найпоширеніший, який …

20 markov-process 

Моє розуміння алгоритму таке: Ніякий пробовідбірник (NUTS) - це гамільтонівський метод Монте-Карло. Це означає, що це не метод Маркова ланцюга, і, таким чином, цей алгоритм дозволяє уникнути випадкової частини прогулянки, яку часто вважають неефективною і повільною для сходження. Замість того, щоб робити випадкову ходьбу, NUTS робить стрибки довжиною x. Кожен …

18 bayesian  monte-carlo  markov-process 

Я підозрюю, що ряд спостережуваних послідовностей є ланцюгом Маркова ... X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AAD⋮BCA⋮E⎞⎠⎟⎟⎟⎟X=(ACDDBACBAACADA⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABE)X=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&D &A\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B & E\\ \end{array}\right) Однак як я міг перевірити, чи справді вони …

17 markov-process 

Чи може хтось інтуїтивно пояснити мені, що таке періодичність ланцюга Маркова? Він визначається наступним чином: Для всіх станів iii в SSS didid_i = gcd{n∈N|p(n)ii>0}=1{n∈N|pii(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 Дякую за ваші зусилля!

17 stochastic-processes  markov-process