”马尔科夫矩阵“ 的搜索结果

     阅读目录简介数学描述例子应用领域简介马尔可夫模型（Markov Model)描述了一类随机变量随时间而变化的随机函数。考察一个状态序列（此时随机变量为状态值），这些状态并不是相互独立的，每个状态的值依赖于序列中此...

     在推荐系统中，可以将用户的行为序列看作一个状态序列，每个状态表示用户的一个历史行为，转移概率表示用户从一个历史行为转移到另一个历史行为的概率。例如，对于一个用户来说，可能只有很少的历史行为数据可以用于...

     隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态的序列，再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。

      介绍 定义 wiki上有定义： 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作...

     马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。...

     2.创建邻接矩阵。 3.对每个结点添加自循环（可选的）。 4.标准化矩阵（每个元素除以所在列的所有元素之和）。 5.计算矩阵的第e次幂。 6.用参数r对求得的矩阵进行Inflation处理。 7.重复第5步和第6步，直到状态...

     一个n * n的矩阵，如果每个元素都是正数，并且每列的元素的和为1，则成为正马尔可夫矩阵。编写下面的方法来检测矩阵是否是马尔可夫矩阵：public static boolean isMarkovMatrix(double[][] m) 编写一个测试程序，...

     马尔科夫过程是一个数学模型，用于描述在离散或连续时间内状态随机变化的过程。这个过程遵循马尔科夫性质，即...这些概率通常通过转移矩阵或转移函数来表示。：描述在初始时间步骤中系统处于每个可能状态的概率分布。

     该代码使用最大似然估计方法为美国各州/地区建立时空马尔可夫链跃迁矩阵 所建立的过渡矩阵用于预测抗议活动在美国所有州的分布，这些抗议活动已根据经度和纬度汇总到网格单元中。 每个像元的转换矩阵表明该像元从一...

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