algorithm - 確率遷移行列

Question

私はマルコフ連鎖に取り組んでおり、入力としてテキストファイルが与えられた場合に、確率的遷移行列（n次）を構築するための効率的なアルゴリズムについて知りたいと思います。

私は1つのアルゴリズムを求めているわけではありませんが、そのようなアルゴリズムのリストを作成したいと思います。用語などのヒントと同様に、このようなアルゴリズムに関する論文も大歓迎です。このトピックは、n-gram識別アルゴリズムと非常によく似ていることに注意してください。

どんな助けでも大歓迎です。

Answer 1

考えられる質問は2つあるようですが、どちらかを明確にする必要があります。

1. 「テキストファイル」には確率値と「n」が含まれており、マトリックスを直接作成しますが、どのようにコーディングしますか？この質問は些細なことなので、無視しましょう

2. 「テキストファイル」には信号データのようなものが含まれており、それをマルコフ連鎖としてモデル化する必要があります。

「マルコフ連鎖」は一般に一次確率過程を指します。そのため、「次数」が何を意味するのか、おそらく行列のサイズはわかりませんが、これは一般的な用語ではありません。とにかく、1次、nxn行列、離散時間ランダムプロセスについては、ビタビアルゴリズムを参照してください：http：//en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm

Answer 2

マルコフモデルを扱うときはいつでも、crm114 Discriminatorを見てしまう傾向があります。1 つ目は、実際にどのようなモデルがあるかを詳しく説明し (アプリケーションによっては、マルコフが常に最適であるとは限りません)、一般的なリンクと、確率モデルがどのように機能するかに関する多くの背景情報を提供します。crm114 は通常、ある種のスパム識別ツールとして使用されますが、実際には、私が他のアプリケーションで使用した、より一般的な確率エンジンです。