問題タブ [markov-models]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
graph - mcl とヘルパー プログラムを使用したグラフ分析
micans.orgのマルコフ クラスタリング (mcl) アルゴリズムの実装を使用して、データをクラスタ化しようとしています。アルゴリズムの説明で、1 つの要素を複数のクラスターに割り当てることが可能であると読みました。どうやってやるの？これまでのところ、ポイントの一意の割り当てを持つクラスターを取得できます。
python - n-gram マルコフ連鎖遷移表
特定のテキストから n グラム マルコフ モデルを構築し、その遷移テーブルにアクセスして、長さ n (グラム) の単語の各シーケンスの条件付きエントロピーを計算できるようにしようとしています。たとえば、2 グラムのモデルでは、テキストのコーパスを読み込んだ後
「犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が猫を追う 犬が人を追う」
そして内部遷移表を作成すると、状態「犬が追いかける」は、確率 0.9 で状態「猫を追いかける」に遷移し、確率 0.1 で状態「人を追いかける」に遷移する可能性があります。起こりうる遷移がわかれば、条件付きエントロピーを計算できます。
これを行うための適切な Python ライブラリはありますか? NLTK、SRILM などをチェックしましたが、あまり見つかりませんでした。
r - エラー: 病気死モデルのセミマルコフ モデル
rの「semimarkov」パッケージを使用して、多状態モデルを適合させようとしています。
以下は、私のコードの結果とエラーの抜粋です。
誰かがエラーの理由とそれを修正する最善の方法を説明していただければ幸いです。ありがとう
machine-learning - マルコフ ネットワークの対数尤度
Coursera クラスの次の図を理解できません。
私が理解している限り、方程式は因子表に対応しています。
したがって、サンプル データ (a = 0、b=0、c=1) の可能性は、たとえば次のようになります。
どう見てもグラフと変わらない。グラフを説明してもらえますか？
c++ - マルコフ決定過程 / 確率的最適制御ソルバー c/c++
マルコフ決定プロセス/確率的最適制御問題のソルバー/オプティマイザーのソルバーを探しています (不確実性の下の逐次的意思決定も参照してください。
問題は一連の微分方程式によって記述されますが、それは時間で離散化されます。
ここで、f(.),g(t) は関数、z は正規/対数正規/べき乗確率分布の確率変数、u は [0,1] に含まれるコントロールです。あなたは時間の経過とともに変わるかもしれません。
最適化基準は、最終時間 T の平均収益である場合があります。
http://nicky.vanforeest.com/probability/mdp/mdp.htmlに似ていますが、c/c++ で、この種の問題を解決するライブラリを探しています。
r - マルコフ スイッチング モデルのフィッティング
fMarkovSwitchingここでやろうとしていたことを行うために Rのパッケージを使用しています: Fitting Markov Switching Models to data in R .
ただし、別の奇妙なエラー メッセージが表示されます。このペーパーの 12 ページの例を複製しようとしています (時系列のログ リターンを使用): http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1714016
私が使用しているコードは次のとおりです。
私が得るエラーメッセージは次のとおりです。
MS_Regress_Fit(dep = dep, indep = indep, S = S, k = k, distIn = "Normal") のエラー: indep の列数は S の列数と一致する必要があります
私が書いたコードは、この論文の MATLAB の例を単に「翻訳」したものです。S列数が一致 するように変更しても同じエラー メッセージが表示されますindepが、出力を変更すると間違っています。
編集: パッケージは、次のコマンドを使用して R にインストールできます。install.packages("fMarkovSwitching", repos="http://R-Forge.R-project.org")
machine-learning - 隠れマルコフ モデル: 状態の数が増えると精度が低下する可能性はありますか?
Baum-Welch アルゴリズムを使用して、増加する状態数に対していくつかの隠れマルコフ モデルを作成しました。8 つの州の後、8 つ以上の州で検証スコアが下がっていることに気付きました。隠れマルコフモデルの精度は、ある種のオーバーフィッティングにより、状態数の増加に伴って低下する可能性があるのではないかと考えました。
前もって感謝します！