原文:馬爾科夫鏈算法

這里介紹的馬爾科夫鏈算法實現的功能是:讀入一段英文文本,構造出由這個文本中語言使用情況而形成的統計模型,然后根據統計模型隨機輸出另一段文本。 馬爾科夫鏈算法的基本思想是:將輸入想象成一些相互重疊的短語構成的序列,把每個短語分割為兩個部分:一部分是由多個詞構成的前綴,另一部分是只包含一個詞的后綴。馬爾科夫鏈算法能夠生成輸出短語的序列,其方法是依據原文本的統計性質,隨機地選擇跟在前綴后面的特定后綴。 ...

2012-06-18 22:27 0 9084 推薦指數:

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馬爾科

11. 馬爾科 \(X_0,X_1,...,X_n\),\(n\)表示時間,如果\(X_0, ...X_n\)都是獨立的,那么這個假設限制性太大,不能對現實世界建模。而如果\(X_0, ...X_n\)彼此可以任意交互影響,那么模型太難計算。馬爾科是單步影響(one-step ...

Thu Apr 30 01:37:00 CST 2020 0 791
馬爾科 Markov Chains

Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ https://mp. ...

Wed Feb 26 02:41:00 CST 2020 0 1078
采樣之馬爾科

1.馬爾科概述 馬爾科定義本身比較簡單,它假設某一時刻狀態轉移的概率只依賴於它的前一個狀態。舉個形象的比喻,假如每天的天氣是一個狀態的話,那個今天是不是晴天只依賴於昨天的天氣,而和前天的天氣沒有任何關系。當然這么說可能有些武斷,但是這樣做可以大大簡化模型的復雜度,因此馬爾科在很多時 ...

Thu Aug 16 00:39:00 CST 2018 0 783
MCMC(二)馬爾科

    MCMC(一)蒙特卡羅方法     MCMC(二)馬爾科     MCMC(三)MCMC采樣和M-H采樣     MCMC(四)Gibbs采樣     在MCMC(一)蒙特卡羅方法中,我們講到了如何用蒙特卡羅方法來隨機模擬求解一些復雜的連續積分或者離散求和的方法 ...

Tue Mar 28 23:05:00 CST 2017 107 52829
馬爾科及其平穩狀態

馬爾科定義 馬爾科的定義如下 從定義中我們不難看出馬氏當前狀態只與前一個狀態相關。比如我們預測明天天氣,只考慮今天天氣狀況,不考慮昨天前天的天氣狀況。 馬爾科平穩狀態 舉個具體的例子。社會學家把人按其經濟狀況分為3類:下層,中層,上層,我們用1,2,3表示這三個階層 ...

Thu Oct 04 05:22:00 CST 2018 0 10239
馬爾過程(以馬爾科Markov為例)

馬爾過程(以馬爾科Markov為例) 馬爾過程 馬爾過程的大概意思就是未來只與現在有關,與過去無關。 簡單理解就是渣男只在乎下一刻會不會愛你只取決於這一時刻對你的新鮮感,而與你之前對這段感情的付出毫無關系。 設有一個隨機過程X(t),如果對於下一個任意的時間序列 ...

Sun May 17 00:45:00 CST 2020 0 1414
馬爾科-維特比算法

概念介紹:   繼上篇貝葉斯(http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/09/22/native_bayes.html)后,一直想完成隱馬爾科這篇,一是一直沒有時間完成python的示例實現代碼,二是想找一個區別於天氣的隱馬爾科例子。區別於貝葉 ...

Sun Dec 16 07:42:00 CST 2012 9 8361
馬爾科蒙特卡羅方法(MCMC)

一.蒙特卡羅法的缺陷 通常的蒙特卡羅方法可以模擬生成滿足某個分布的隨機向量,但是蒙特卡羅方法的缺陷就是難以對高維分布進行模擬。對於高維分布的模擬,最受歡迎的算法當屬馬爾科蒙特卡羅算法(MCMC),他通過構造一條馬爾科來分步生成隨機向量來逼近制定的分布,以達到減小運算量 ...

Wed Nov 13 11:02:00 CST 2019 0 948
 
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