markov-process पर टैग किए गए जवाब

मार्कोव चेन और एचएमएम के बारे में जानने के लिए मैं संसाधनों (ट्यूटोरियल, पाठ्यपुस्तकों, वेबकास्ट आदि) की तलाश कर रहा हूं। मेरी पृष्ठभूमि एक जीवविज्ञानी के रूप में है, और मैं वर्तमान में एक जैव सूचना विज्ञान-संबंधित परियोजना में शामिल हूं। इसके अलावा, मार्कोव मॉडल और एचएमएम की पर्याप्त समझ …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

मुझे पता है, यह लग सकता है जैसे यह ऑफ-टॉपिक है, लेकिन मुझे सुनें। स्टैक ओवरफ्लो में और यहां हमें पदों पर वोट मिलते हैं, यह सब एक सारणीबद्ध रूप में संग्रहीत होता है। उदाहरण के लिए: आईडी आईडी मतदाता आईडी वोट प्रकार डेटाइम ------- -------- --------- -------- 10 1 …

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

मैं सिर्फ अपने पैरों को आंकड़ों में गीला कर रहा हूं इसलिए मुझे खेद है कि अगर यह सवाल समझ में नहीं आता है। मैंने खोज इंजन पर उपयोगकर्ताओं के क्लिक का अध्ययन करने के लिए छिपे हुए राज्यों (अनुचित कैसीनो, डाइस रोल, आदि) और तंत्रिका नेटवर्क की भविष्यवाणी करने …

40 data-mining  algorithms  neural-networks  markov-process 

क्या आर (एक अंतर्निहित फ़ंक्शन) में एक तरीका है जो टिप्पणियों के एक सेट से मार्कोव श्रृंखला के लिए संक्रमण मैट्रिक्स की गणना करने के लिए है? उदाहरण के लिए, निम्नलिखित की तरह एक डेटा सेट लेना और पहले ऑर्डर ट्रांजिशन मैट्रिक्स की गणना करना? dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = …

29 r  markov-process 

बायेसियन नेटवर्क और मार्कोव प्रक्रिया में क्या अंतर है? मुझे विश्वास था कि मैं दोनों के सिद्धांतों को समझता हूं, लेकिन अब जब मुझे उन दोनों की तुलना करने की आवश्यकता है जो मुझे खोए हुए लगते हैं। वे मेरे लिए लगभग समान हैं। निश्चित रूप से वे नहीं हैं। …

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

मुझे पंक्तियों और स्तंभों के साथ यादृच्छिक गैर-वर्ग मैट्रिसेस उत्पन्न करने की आवश्यकता है , तत्वों को बेतरतीब ढंग से = 0 के साथ वितरित किया गया है, और ऐसा विवश किया गया है कि प्रत्येक पंक्ति की लंबाई (L2 मानदंड) और प्रत्येक कॉलम की लंबाई । समान रूप से, …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

मैं चाहूंगा कि कोई मेरी समझ की पुष्टि करे या अगर मुझे कुछ याद आ रहा है। एक मार्कोव प्रक्रिया की परिभाषा कहती है कि अगला चरण केवल वर्तमान स्थिति पर निर्भर करता है और कोई पिछले राज्य नहीं। तो, मान लें कि हमारे पास a, b, c, d का …

22 markov-process 

MCMC (मार्कोव चेन मोंटे कार्लो) के बारे में मेरे पास जो थोड़ा ज्ञान है, उसके आधार पर, मैं समझता हूं कि नमूना उपरोक्त तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले नमूने के तरीके हैंमिल्टन और मेट्रोपोलिस हैं। क्या अधिक कुशल MCMC नमूना बनाने के लिए …

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

मैं काफी हद तक छिपे हुए मार्कोव मॉडल को पढ़ता हूं और खुद इसका एक बहुत ही मूल संस्करण कोड करने में सक्षम था। लेकिन मुझे सीखने के दो मुख्य तरीके हैं। एक इसे कोड में पढ़ना और लागू करना है (जो किया गया है) और दूसरा यह समझना है …

21 algorithms  markov-process 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

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 

मैं मार्कोव श्रृंखला पर एक सवाल कर रहा हूं और पिछले दो भाग यह कहते हैं: क्या यह मार्कोव श्रृंखला एक सीमित वितरण के अधिकारी हैं। यदि आपका उत्तर "हां" है, तो सीमित वितरण ढूंढें। यदि आपका उत्तर "नहीं" है, तो क्यों समझाएं। क्या इस मार्कोव श्रृंखला में एक स्थिर …

21 markov-process 

मैं बहुत सारे ट्यूटोरियल वीडियो देख रहा हूं और वे समान दिख रहे हैं। उदाहरण के लिए यह एक: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 वे राज्यों, कार्यों और संभावनाओं की व्याख्या करते हैं जो ठीक हैं। वह व्यक्ति इसे ठीक बताता है, लेकिन मैं वास्तविक जीवन में इसका उपयोग करने के लिए इसकी पकड़ …

20 markov-process 

एल्गोरिथ्म की मेरी समझ निम्नलिखित है: नो यू-टर्न सैंपलर (NUTS) एक हैमिल्टनियन मोंटे कार्लो मेथड है। इसका मतलब यह है कि यह एक मार्कोव चेन विधि नहीं है और इस प्रकार, यह एल्गोरिथ्म यादृच्छिक चलना भाग से बचा जाता है, जिसे अक्सर अभिसरण के रूप में अक्षम और धीमा माना …

18 bayesian  monte-carlo  markov-process 

मुझे संदेह है कि देखे गए अनुक्रमों की एक श्रृंखला एक मार्कोव श्रृंखला है ... 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) हालाँकि मैं कैसे …

17 markov-process 

क्या कोई मुझे सहज तरीके से समझा सकता है कि मार्कोव श्रृंखला की आवधिकता क्या है? इसे निम्नानुसार परिभाषित किया गया है: सभी के लिए कहा गया है iii में 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 आपके प्रयास के लिए धन्यवाद!

17 stochastic-processes  markov-process