중급 R 사용자로서 for 루프는 apply 또는 그 밖의 함수를 사용하여 매우 자주 최적화 될 수 있음을 알고 있습니다. 그러나, 나는 매우 느리게 실행되는 마코프 체인 행렬을 생성하기 위해 현재 코드를 최적화 할 수있는 함수를 알지 못합니다. 나는 속도를 최대화 했는가 아니면 내가 바라 보는 것들이 있는가? 주어진 경고가 나오기까지 24 시간 간격으로
Markov chain은 특정 확률로 다른 상태로 전환 할 수있는 상태 집합으로 구성됩니다. 마코프 체인은 각 상태에 대한 노드, 각 전환에 대한 관계를 생성 한 다음 적절한 확률로 전환 관계에 주석을 달아 Neo4J에서 쉽게 나타낼 수 있습니다. 하지만 을 시뮬레이션 할 수 있습니다 Neo4J를 사용하여 마르코프 체인을 시뮬레이션 할 수 있습니까? 예를
나는 markov chain approach would do과 비슷한 방식으로 그럴듯한 (또는 그럴듯 함은 그다지 좋지 않다) 난센스 텍스트를 생성하려고하지만, 생성 된 텍스트의 명사와 동사를 분석 된 텍스트와 다른 소스에서 가져 오려고합니다. nouns, verbs : 그래서, 예를 들어, 그 1 Little Red Riding Hood 출신 텍스트,
마르코프 체인의 특성으로 약 고정 분포의 상태는 정지 분포 널리 그러나 page_rank 등과 같은 많은 분야에서 사용되어왔다 행렬과 관련이 없으며 마크로프 체인의 init 상태와 관련이 없습니다. 그래서 전이 행렬의 조건은 초기화 상태가 마르코프 체인과 아무 상관이 없으므로 n 번째 반복 이후에 최종적으로 고정 분포에 도달하게됩니다.
그래서 학습 데이터 세트가 주어진 특정 Hidden Markov Model (HMM)의 대부분의 매개 변수를 예측할 수있었습니다. 이 매개 변수는 숨겨진 상태의 emission probabilities 및 Markov 체인의 transition matrix $ P $입니다. 학습을 위해 Gibbs sampling을 사용했습니다. 이제 초기 누락 확률 $ \
MATLAB에서 마르코프 체인을위한 전이 행렬을 만들려고합니다. 나는 여러 가지 관찰 시퀀스 (모든 길이가 다름)를 가지고 있으며이를 사용하여 전환 매트릭스를 생성해야합니다. Constructing a multi-order Markov chain transition matrix in Matlab은 하나의 관찰 순서로 전환 행렬을 만드는 방법을 보여줍니다.
을 얻는 방법, 나는 다음과 같은 한 : 1) 전환 매트릭스 : 0.6 0.4 0.0 0.0
0.0 0.4 0.6 0.0
0.0 0.0 0.8 0.2
1.0 0.0 0.0 0.0
2) 초기 확률 벡터 : P = [0.6, 0.4, 0, 0; 0, 0.4, 0.6, 0; 0, 0, 0.8, 0.2; 1,0,0,0]
PI = [1,0,0,0]
R=
나는 마르코프 체인을 기반으로 한 파이썬 프로젝트를 만들어 문장을 만들었다. 이제는 똑같은 일을해야하지만 처리해야합니다. def createProbabilityHash(words) : 여기에 내가 도움이 필요 파이썬 코드 def createProbabilityHash(words):
numWords = len(words)
wordCount
저는 파이썬으로 멍청한 사람입니다. 문장을 생성하기 위해 마코프 체인을 사용하는 코드가 있지만 코드 작업에서는 시작 단어 2 개를 정의해야하지만 처음 단어를 무작위로 선택했으면 좋겠습니까? import random
def getLines(filename):
return [line[0:-1] for line in open(filename).readlin