如何在转移概率矩阵中创建转移概率矩阵？
在转移概率矩阵中创建转移概率矩阵的过程可以通过以下步骤完成：
- 确定状态空间：首先需要确定系统的状态空间，即系统可能处于的不同状态。例如，在一个天气预测系统中，状态空间可以包括晴天、阴天和雨天等状态。
- 确定状态转移：根据实际情况和问题需求，确定不同状态之间的转移关系。转移关系可以用转移概率表示，即从一个状态转移到另一个状态的概率。例如，在天气预测系统中，可以根据历史数据和气象模型确定不同天气状态之间的转移概率。
- 创建转移概率矩阵：根据确定的状态空间和转移概率，可以创建一个转移概率矩阵。转移概率矩阵是一个方阵，其中每个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。矩阵的行和列分别对应不同的状态。例如，对于一个包含3个状态的天气预测系统，转移概率矩阵可以表示为：
P = | p11 p12 p13 |
| p21 p22 p23 | | p31 p32 p33 |其中，pij表示从状态i转移到状态j的概率。
- 填充矩阵元素：根据确定的转移概率，将其填充到转移概率矩阵的相应位置。确保每一行的元素之和等于1，表示从一个状态转移到所有可能状态的概率之和为1。
- 应用场景：转移概率矩阵在许多领域都有广泛的应用，例如自然语言处理中的马尔可夫链模型、金融市场中的风险分析、生物信息学中的基因序列分析等。
- 腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，例如云服务器、云数据库、人工智能服务等。这些产品可以帮助用户构建和管理云计算环境，但具体与转移概率矩阵的创建并无直接关联。
请注意，以上答案仅供参考，具体问题的回答可能需要根据实际情况和需求进行调整。
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1回答
我是一个初学者在Matlab.I。我必须创建一个3D矩阵使用马尔科夫链为基础的方法。为了理解我的问题，我请求您先查看。这种方法有一个大的三维速度和加速度矩阵(即速度和加速度的不同状态)表，表中的.Each单元具有2*2的概率矩阵。在转移概率矩阵的每个单元中，下一次速度和加速度的概率矩阵都是概率矩阵，概率矩阵应该有不同的加速度状态，比如-0.5，0，0.5m/ tk+1 ^2，速度为5,10,15 m/s，这些值应该是参数化的，这样我以后就可以决定改变它，我应该用一个概率值填充矩阵，但在这之前，我应该用一个概率值填充这个矩阵，在这之前，我应该用一个概率值填充这个矩阵，在这之前，我应该用一个概率值
浏览 15提问于2018-01-11得票数 0
Q-learning使用即时奖励矩阵R对环境进行建模。这意味着它使用一个已知的矩阵R进行学习，那么为什么人们说"Q-learning可以在未知的环境中工作“？
浏览 0提问于2016-10-31得票数 1
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为了训练HMM模型，我需要开始概率(pi)，转移概率和发射概率。现在我想训练一个具有3个状态(1,2,3)和4个输出(a，b，c，d)的HMM模型。训练数据为：
[[abcdabcdabcdabcdabcdbacbacd,abababcdcdcdcdababab,badcacdabacdbbacd,dacdbacdbbccaaadacdbabd,cababcacdbacacdbdacdacdbacdbab,acddbaacbdcaabdcbabd,cdbadcbacdbbdacdbcdaaabd,bcadabbacbacdbdacddb]]
我尝试使用石榴树来实现这一点，但是在这个例子中，所有
浏览 16提问于2018-06-03得票数 0
1回答
我正在尝试创建一个函数，它可以将给定的输入序列转换为所请求的阶数的转换矩阵。我找到了一阶马尔可夫转移矩阵的实现。
现在，我想要想出一个可以计算二阶和三阶转移矩阵的解。
一阶矩阵实现的示例：
import numpy as np
# sequence with 3 states -> 0, 1, 2
a = [0, 1, 0, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 2]
def transition_matrix_first_order(seq):
M = np.full((3, 3), fill_val
浏览 0提问于2019-09-22得票数 1
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我正在研究二维随机游走的一个标准问题。 具体地说，我正在尝试为R中的环状模型(环状转移矩阵)生成迁移矩阵。 我之前在这里发布过同样的问题：Transition matrix for a two-dimensional random walk in a torus: compute matrix in R 然而，我没有得到任何反馈。 类似于我在那篇文章中提到的，我决定沿着每个维度独立移动。因此，我没有计算圆环迁移矩阵和检索转移概率，而是将来自两个单独的“一维圆形模型”的独立概率相乘。 我不确定这在形式上是否正确，我想在这方面有一些看法。
浏览 32提问于2021-04-16得票数 0
1回答
检查浮点数参数是否正确
、、、
我想编写一个类来表示马尔可夫链(让我们把它命名为MC)。它有一个构造函数，它接受状态转换矩阵(即vector<vector<double>> )。我认为，最好检查它实际上是一个矩阵(具有相同的行数和列数)，并且实际上是一个转换矩阵:它中的所有数字都是概率，也就是说，不小于0.0，也不大于1.0，对于每一行，其元素之和都是1.0。但是，浮点限制会产生一个问题:例如，和0.3 + 0.3 + 0.3 + 0.1将不等于1.0，因此检查不会那么容易。因此，我看到了解决这个问题的两种可能的方法：
选择一些epsilon并与epsilon错误进行比较。当然，它现在将接受一些违
浏览 0提问于2013-04-13得票数 3
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我想用隐马尔可夫模型训练序列分类器。观测序列的长度不是固定的。我尝试了一些HMM包，如Matlab的HMM工具箱和Kevin的库。它们似乎都要求用户指定转移概率矩阵和发射概率矩阵的大小。
我知道，对于隐马尔可夫模型(HMM)，转移概率矩阵和发射概率矩阵的大小取决于隐态数和观测序列的长度。
例如，如果：
states = ('Rainy','Sunny')
observations = ('walk', 'shop', 'clean')
状态数为2，观察长度为3，则跃迁概率为2x2矩阵。然而，发射概率将是一个2x3矩
浏览 0提问于2018-07-20得票数 1
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我读了这个问题
我明白了三态是什么意思，但仍然不明白为什么转移矩阵是用(state+2)*(state+2)矩阵构成的。
这就是我得到的。我有21部手机的数据。
#define N_STATE 3
#define N_PDF 10
#define N_DIMENSION 39
typedef struct {
float weight;
float mean[N_DIMENSION];
float var[N_DIMENSION];
} pdfType;
typedef struct {
浏览 0提问于2017-12-03得票数 0
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我想使用heemod的define_transition定义一个从具有概率的边到转移概率的矩阵。我正在构建一个决策树，其中每条边代表一个决策的条件概率。此树中的末端节点是以.ts或.nts后缀结尾的边。 此外，this post提供了有关使用markovchain的createSequenceMatrix来解决稍微类似的问题的信息，但我不知道如何使用此函数来解决我的边缘到矩阵的问题。我不确定igraph在这个场景中是否有帮助，但我使用它来展示我认为定义转换应该运行的内容。 如果您能提供任何帮助，我们将不胜感激！ 我尝试逐个元素地构建转换矩阵，但没有成功。 下面是数据的外观、我尝试过的内容以及
浏览 39提问于2019-04-14得票数 2
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我正在寻找类似'msm‘包的东西，但用于离散马尔可夫链。例如，如果我有一个这样定义的转移矩阵
Pi <- matrix(c(1/3,1/3,1/3,
0,2/3,1/6,
2/3,0,1/2))
对于状态A，B，C，我如何根据该转移矩阵模拟马尔可夫链？
浏览 0提问于2010-05-03得票数 8
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我在上生物信息学的课程。
我正在试图弄清楚如何从位置特定概率矩阵(PSPM)中建模隐藏的Makrov模型(HMM)。
是否有一个清晰的模式来建模它？谁能告诉我如何建模，与3个或更多的状态基于PSPM。
我将提供一个PSPM的示例，但请随意使用您自己的。
以麻省理工学院课程为例。
浏览 0提问于2017-11-27得票数 0
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我正在用这个创建一个矩阵
def letsplay(m,n):
matrix = [[ '.' for m in range(10)] for n in range(10)]
for sublist in matrix:
s = str(sublist)
s = s.replace('[', '|').replace(']', '|').replace(',', "")
print(s)
这会返回
>>>
浏览 1提问于2014-05-11得票数 0
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我在蒙特卡罗课程做作业，我被要求找到一个马尔可夫链的矩阵，它有6个状态，即0，1，2，3，4，5，这样，经过足够长的时间，我们在每一个状态中都与数字5，10，5，10，25，60成正比。
我看到，如果我们有转移矩阵，这就是我们得到的平稳向量。我不得不使用大都会算法，但是我发现的所有解释和例子都是基于大都会- have算法的。
我所拥有的算法的伪码：
select x
Loop over repetitions t=1,2...
select y from Nx using density Gx
put h=min(1, f(y)/f(x))
if U ~ U(0, 1) < h
浏览 0提问于2019-03-23得票数 0
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在堆栈溢出上有两个与此问题相关的线程：
描述了一个转移概率矩阵是什么，并演示了如何通过这个矩阵的幂达到平稳分布；
使用R循环来确定矩阵功率何时收敛。
上面的内容很简单，但非常昂贵。如果我们有一个阶n的转移矩阵，那么在每次迭代时，我们计算一个矩阵-矩阵乘法，代价是O(n ^ 3)。
有没有更有效的方法来做到这一点？我想到的一件事就是使用本征分解。马尔可夫矩阵已知如下：
在复杂域上可对角化：A = E * D * E^{-1}；
实际特征值为1，而长度小于1的其他(复)特征值。
平稳分布是与1的特征值相关联的特征向量，即第一特征向量。
好吧，理论不错，但我做不到。取
浏览 2提问于2017-01-12得票数 8
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假设我们预测的是一家商店的销售额，而我的培训数据有两套特性：
与日期有关的商店销售( " store“字段不是唯一的)
一种关于存储类型的方法( " store“字段在这里是唯一的)
所以矩阵看起来是这样的：
+-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+
| Store | DayOfWeek | Date | Sales | Customers | Open | Promo | StateHoliday |
+-------+----
浏览 0提问于2015-11-18得票数 13
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我正在尝试在MATLAB中构建马尔可夫链的转移矩阵；我有几个不同的观察序列(都有不同的长度)，我需要使用这些序列来生成转移矩阵。
向我展示了如何使用单个观察序列构建转换矩阵。
如何使用不同长度的观测值构建一个？一个例子可以是一个序列是1,2,3,4，另一个是4,5,6。有什么方法可以做到这一点，而不必循环所有的序列和计算计数？
浏览 3提问于2013-05-31得票数 3
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假设我们用双字词造句，这意味着每个单词出现的概率取决于前面的单词。句子的概率是单词概率的倍数。
P(sentence) = p(t0)*multiple from i=1 to i=n p(ti|ti-1)
我们有可以用来确定P(ti|ti-1)的概率矩阵，我们想要找到最可能的句子。
是否有任何贪婪或动态规划的方法？
浏览 1提问于2014-11-11得票数 0
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我通过使用depmix$包中的depmix()和fit()构造了一个2状态HMM，并得到了一个depmix.fitted对象，它通过使用汇总()向我显示了转换概率矩阵。是否有可能提取转移概率矩阵并将其保存为向量？摘要(模型，其中=“过渡”)不起作用.
我找到的可能最简单的解决方案如下：
{a<-(depmix.fitted class)@transition[[1]]@parameters$coefficients
b<-(depmix.fitted class)@transition[[2]]@parameters$coefficients
transmat<-matr
浏览 1提问于2018-05-14得票数 0
我正在尝试创建一个0，1和2的矩阵。让我们称这个数据集为A，这样A[i,j] ~ Binomial(2, P[i,j])，其中P是另一个矩阵，它给出了A中每个条目的概率。因此，矩阵A中的每个条目将根据其在矩阵P中的对应概率条目进行二项式分布。下面给出了一个for循环，它说明了我想要什么，但这在R中非常慢，所以我在想，是否有人知道我如何使用apply函数来做到这一点？P和A都是m*n矩阵。 for (i in 1:m) {
for (j in 1:n) {
a[i,j] = rbinom(n = 1, size = 2, prob = p[i,j])
}
}
浏览 15提问于2019-04-26得票数 1
1回答
R中的样本矩阵
、、、
我试图创建两个矩阵，一个可以填充0和0.25，另一个可以填充0和1。
vector <- c()
for(i in 1:1000){
dummy_qt <- as.data.frame(matrix(sample(c(0, 0.25), 44, replace = TRUE), 4, 11))
colnames(dummy_qt) <- c(2005:2015)
boot_qt <- dummy_qt %>%
summarise_all(funs(sum)) %>%
sum()/11
dummy_y <- as.dat
浏览 0提问于2018-03-22得票数 1
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我正在与tensorflow合作，并拥有以下CNN (代码如下)。我的输入层是一张72x72的图像，由于有两个maxpool层，所以它输出一个18x18的矩阵。
现在我的问题是:是否可以为输出矩阵(18x18)中的值定义一个范围？所以这些值只在0,1之间？因为实际上输出矩阵应该代表一个密度图。所以我不需要大于1的值。
我的“地面真实标签”是一个18x18的矩阵，它的值只在0,1之间。因为我的网络还没有经过训练，所以损失非常大，因为输出矩阵中的值非常高。2379922。如果我可以为输出值提供一个范围，那么一开始损失就不会那么高了。
感谢您的帮助:-)
weights = {'W_conv
浏览 2提问于2016-12-01得票数 1
1回答
完整的data.frame概述：
'data.frame': 29 obs. of 3 variables:
$ FirmDatum : Date, format: "1982-12-31" "1983-03-31" "1983-06-30" ...
$ fittedSurv: num 0.884 0.839 0.779 0.746 0.817 ...
$ Rating : chr "Aa" "Aaa" "B" "Bb" ...
列fittedSurv
浏览 3提问于2013-01-19得票数 0
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我用隐马尔可夫模型来识别手势。我已经使用一组培训数据创建了转换矩阵。我似乎找不到任何来源来创建排放矩阵。
我能像这样创造它吗？
B_ij = (# of transitions from state j to observation i)/(# of states j)
请注意，我以类似的方式创建了转换矩阵：
A_qs = (# transitions from state q to state s)/(# transitions from state q)
浏览 1提问于2015-09-02得票数 0
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我试图拟合一个模型，给出一个过渡矩阵和一个先验迁移矩阵。经过拟合，给出了过渡矩阵中的一些负值。
转换矩阵由另一个模型的转移矩阵恢复。
我所指的一个例子是：
>>> model
GaussianHMM(algorithm='viterbi', covariance_type='diag',covars_prior=0.01,
covars_weight=1, init_params='stmc', means_prior=0, means_weight=0,
n_components=3, n_iter=100, para
浏览 2提问于2016-02-17得票数 1
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2回答
我正在尝试使用隐马尔可夫模型，但我有一个问题，我的观察值是一些三元组的连续值(温度、湿度等)。这意味着我不知道我可能观察到的确切数量，因为它们不是离散的。这就产生了一个问题，我不能定义发射矩阵的大小。考虑离散值不是一种选择，因为在每个变量上使用必要的步骤，我得到了数百万种可能的观察组合。那么，这个问题可以用HMM来解决吗？本质上，发射矩阵的大小可以在每次我得到一个新的观察值时改变吗？
浏览 13提问于2018-08-22得票数 0
2回答
二维矩阵间距离的计算
、、、、
你好社区，
我是这个网站的新成员，所以如果你认为把它贴在上可能更好，请告诉我。
我正在处理一个机器学习问题，它需要计算NxM维元素之间的距离，以便实现某些分类算法。
元素的属性是一个2D矩阵(Matr)，因此我正在寻找计算2D矩阵之间距离的最佳算法。您将看到下面的“轻松”解决方案是将2D转换为一维(向量)，然后实现任何距离算法，但我正在寻找更方便的方法(如果存在的话)。
到目前为止，我使用了以下方法：
每个元素之间的欧几里德距离。
将numpy导入为np dist_euclidean(elem1，elem2)：t_sum=0 for i in range(len(elem1.Mat
浏览 5提问于2016-06-28得票数 7
我有NxN布尔矩阵，其中所有元素都有初始状态false。
bool[][] matrix = GetMatrix(N);
在循环的每一步中，我都要在所有的row i, column j单元中随机选择一个单元格( false )，并将其设置为true，直到某些条件发生为止。
使用哪种方法？我想到这两种方法。
从NxN中创建一个0...(NxN-1)数组，使用均匀洗牌算法进行洗牌，而不是依次从该数组中提取I元素并设置矩阵矩阵N。
使用O(N^2)附加内存，初始化需要O(N^2)时间。
第二
从i生成随机0...(N^2-1)，如果(i/N，i%N)在矩阵中设置，重复随机生成，直到创
浏览 1提问于2013-08-31得票数 1
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我正在使用R中的recommenderlab包中的基于用户的协作过滤来向用户推荐top-N项。我使用二进制用户-物品矩阵作为输入(从购买历史创建)。
是否有可能获得客户将购买前N个商品的概率，而不是只获得前N个商品的概率？
dB是我的用户项矩阵，我使用的是下一个代码：
r <- as(dB, "binaryRatingMatrix")
rTrain <- r[1:874, ]
rTest <- r[875, ]
rr <- Recommender(rTrain, method = "UBCF",
浏览 0提问于2014-04-17得票数 4
1回答
我有一个长度为1000的连续单变量xts对象，我已将其转换为一个名为x的data.frame，以供包RHmm使用。
我已经选择了在混合分布中会有5个态和4个高斯分布。
我想要的是下一个观察的期望值。我该怎么做呢？
因此，到目前为止，我得到的是：
运行HMMFit()函数的转换矩阵
混合物中每个高斯分布的均值和方差，以及它们各自的比例，所有这些都是由HMMFit()函数生成的。
当使用HMMFit函数的输出并将其放入viterbi函数时，与输入数据有关的过去隐藏状态列表。
我将如何从我得到的数据中得到下一个隐藏状态(即1001值)，然后利用它从高斯分布中得到加权平均值。
我想
浏览 3提问于2012-07-25得票数 3
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1回答
马氏过程中条件矩的求取
、、、、
这个问题结合了数学和编程。我将首先描述一般的问题，然后给出一个简单易懂的例子。
一般问题：考虑具有转移矩阵Π的N-态的马尔可夫链过程.每个状态都与一个值x_n (n在{1，…中)相关联。，n})。我们的目标是找到T周期路径前两个时刻(均值和变量)的无条件平均值，条件是：(i)路径以状态子集N_0开始，(ii)以状态子集N_T结束，(iii)在从1到T1之间的任何一个周期内，它都不经过状态子集N_not。我们对这两个时刻的无条件平均值感兴趣，我的意思是，在平稳分布中，这两个时刻的平均值。具体而言，让我在一个简单的例子中说明这项工作的目标。
简单例子：考虑一个具有转移矩阵Π的三状态马尔可夫链过程，
浏览 6提问于2016-12-05得票数 1
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谁能帮我设计一下伯克利CS188赛车的马尔可夫决策过程的状态空间图。
赛车实例
例如，我可以做100个动作，我想运行价值迭代，以获得最佳的策略，以最大化我的回报。
当我只有3个状态(凉爽，温暖和过热)，我不知道如何添加“结束”状态和完成MDP。
我正在考虑有100个冷态和100个暖态，例如，从Cool1，你可以去Cool2，Warm2或者过热等等。在本例中，接近于0的状态的值高于接近100的状态。
我是不是错过了MDP的什么东西？
浏览 2提问于2017-10-17得票数 1
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形势：
我有一个numpy术语-文档矩阵示例：[0，1，0，0.，..........0,0,0,0]。
我把上面的矩阵插入到gensim的ldamodel方法中。它与lad方法lda = LdaModel(corpus, num_topics=10)很好地工作。corpus是我上面提到的术语文档矩阵.为了研究目的，我需要两个中间矩阵(主题-字数组和文档-主题数组)。
( 1)每个文档-主题概率矩阵(p_d_t)
2)每个主题-字概率矩阵(p_w_t)
问题：
如何从gensim LdaModel()函数中获取这些数组？请帮我弄到那些矩阵。
浏览 2提问于2014-09-12得票数 5
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我的数据中的标签是一个(N乘1)向量。对于负样本，标签值为0，对于正样本，标签值为1(因此，这是一个二进制分类问题)。我使用了sklearn的.fit函数，并在我的火车上安装了一个随机的森林。为了计算测试集的AUC，我使用了metrics.roc_auc_score (test_labels, probabilities)。我正在使用predict_proba(my_test_set)来获取概率。但是，predict_proba(my_test_set)返回一个(N_test，2)矩阵。我看到许多人使用这个返回矩阵(predict_proba(my_test_set)[:,1])的第二列并将其
浏览 368提问于2019-06-27得票数 7
2回答
与手势识别的混淆
、、
我一直在读关于HMM理论的书。据我所知，我们需要初始概率，转移概率和发射概率与隐马尔可夫模型相联系。我看到的关于HMM实现的例子在一开始就定义了所有这些概率。但问题是，我想使用HMM来识别手势，而我还不能确定如何定义概率(i.e.transition概率和发射概率矩阵)。我知道如何使用viterbi算法来获得最佳序列，或者如何使用正向-反向推理，这只是我担心的起始概率
关于这一点，有人能给我指点一下吗？
浏览 3提问于2013-05-17得票数 1
2回答
在主题建模中，人们在矩阵分解和生成模型中都使用n克还是1,2,3，……n克？
我一直在尝试理解主题建模的基础知识，并逐渐认识到有两种方法:矩阵分解，如LSA和NNMF，以及生成模型，如LDA和pLSA。
然而，在阅读课文时，我有一个问题--在主题建模中，人们是使用n克还是1,2,3，……n克来进行矩阵分解和生成模型？例如，如果是n=5，那么人们是只使用5克，还是使用所有的单克、双克、三克、4克和5克来创建文档术语矩阵？
如果有上下文的答案，那么使用这两种方法的原因是什么？
提前谢谢。
浏览 0提问于2022-11-30得票数 1
我想在hmmlearn中从GaussianHMM中导出反转矩阵和发射矩阵，并将这些矩阵作为c++编写的正向算法的模型参数，很明显"transmat_“属性就是反转矩阵，但是如何获得发射矩阵呢？模型的"means_“属性是否代表发射矩阵？谢谢！
请参考matlab工具箱中的hmmtrain方法，hmmtrain返回的第2个元素正是我想在hmmlearn中从GaussianHMM获取的元素：
浏览 1提问于2016-12-06得票数 0
1回答
我正在一个大的英语文本( Brown语料库的前50,000个字符，只包括字母和空格)上训练一个2-state HMM，我的算法遵循Mark stamp的教程(www.cs.sjsu.edu/~stamp/RUA/HMM.pdf)。
由于观察值只包括26个字母和空格，最初我为每个观察值(在一个州内)提供了1/27的概率，然后将每个观察值修改0.0001，同时保持行的随机性。
运行训练器50次迭代后，我在logP(O| lambda )中获得了非常微小的增量改进，其中lambda是更新后的模型。
我认为我被困在一个局部最大值上，所以我改变了观察矩阵的初始猜测，以匹配Stamp的，它实际上给了我一个
浏览 4提问于2012-12-20得票数 1
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我是机器学习的新手，我读过关于机器学习的文章，但我仍然有几个问题：
当将隐马尔可夫模型应用于机器学习时，如何获得初始、发射和过渡概率？
目前我有一套价值观(包括一只手的角度，我想通过一个HMM来分类)，我的第一步应该是什么？
- I know that there are three problems in a HMM (ForwardBackward, Baum-Welch, and Viterbi), but what should I do with my data?
在我读过的文献中，我从未见过在HMM中使用分发函数，但是JaHMM为HMM使用的构造函数包括：
浏览 3提问于2013-03-21得票数 1
1回答
我开始研究一个与语言建模相关的问题，但一些计算对我来说并不清楚。例如，考虑以下简单的文本：
I am Sam Sam I am I do not like green eggs and ham
我已经使用berkelylm创建了n-gram概率计数和ARPA文件。下面是生成的ARPA文件：
\data\
ngram 1=12
ngram 2=14
ngram 3=14
ngram 4=13
ngram 5=12
ngram 6=11
ngram 7=10
ngram 8=0
ngram 9=0
\1-grams:
-1.146128 am -0.062148
-1.146128 l
浏览 2提问于2015-03-20得票数 1
2回答
我有一个吸收的马尔可夫链，假设我有状态
s={START，S1，S2，END1，END2}
状态开始将始终是链的起点，但是一旦离开它，就不可能返回到这种状态。
我很好奇，对于吸收高阶马尔可夫链，转移矩阵会是怎样的。
现在假设我设置了二阶马尔可夫链转移矩阵，如下所示：
__________C1 C2 C3 START END1 END2
C1，C1
C1，C2
C1，开始
C1，END1
C1，END2
。
。
。
例如，在C1上，START会是什么样的呢？对于所有列，这将是零，但是行不需要加到1吗？我是否只是将其从矩阵中删除？
另外，对于C1，END1，这一行也将是零的。在另一边的状态END1
浏览 2提问于2017-02-15得票数 1
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1回答
二元交叉熵是如何工作的？
、、、、
假设我试图用logistic回归对一些数据进行分类。
在将汇总数据传递到逻辑函数(在范围$$中规范化)之前，必须对权重进行优化，以获得预期的结果。为了为分类目的寻找最优权重，必须找到相对最小的误差函数，这可以是cross熵。
据我所知，交叉熵测量两个概率分布之间的量化，由位两种概率分布的同一事件集之间的差异来衡量。
由于某些原因，交叉熵等价于负对数似然。$p$和$q$两种概率分布之间的交叉熵损失函数定义为：
$$H(p，q)=-\sum_{x}p(x)\，log_e(q(x))$$
据我所知，如果我们期望函数的二元结果，那么对Bernoulli随机变量进行交叉熵损失计算是最优的。
根据定义，伯
浏览 0提问于2018-07-13得票数 5
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我是R程序的新手。我有一个有向图，它有6个节点，并且提供了一个6行6列的概率矩阵。如果随机行走者在图上行走100,000步，则输出向量如下: 0.1854753，0.1301621,0.0556688，0.1134808，0.15344649，0.3617481，对应于在这个随机行走实验中访问的6个节点的概率(计数除以步骤总数，在本例中为100,000)。
我需要为这个任务创建一个函数，并演示如何使用它。该函数以一个图和步骤数作为输入。
提供的汇总表如下：
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 0.0 0.5 0.3 0.0 0.0 0.
浏览 0提问于2018-06-01得票数 2
我目前正在做一个项目，其中我应该对手势进行分类，许多论文提出HMMs是这样做的方法，许多教程提到天气教程或骰子和硬币教程，我似乎不能理解如何将这些映射到我的问题以及我的不同矩阵应该是什么，我目前有一个特征向量(包含手的检测特征作为n*2矩阵，其中n是在所有帧中检测到的特征的总数，即如果算法在每帧中检测到10个特征，并且视频是10帧，n将= 100，和2是x和y坐标)和运动向量(视频中的手本身的运动m*2大小，其中m是视频中的帧数)也是U推荐从视频中提取的任何其他数据。
浏览 1提问于2015-04-08得票数 0
假设我想要创建50个长度为100的二进制变量，每个变量是相互关联的。
因为我用指定的rho创建了一个相关矩阵：
cor.mat <- matrix(0.2,nrow=50, ncol=50)
diag(cor.mat) <- 1
接下来我使用rmvbin
library(bindata)
rmvbin<-rmvbin(100, margprob=x, bincorr=cor.mat)
但是，我不知道如何计算margprob参数。有人能帮忙吗？
SHould，它是每个行和列中概率之和的向量？
浏览 2提问于2013-09-18得票数 5
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如何在matlab中得到大小为10M*10M的稀疏矩阵，即正态分布的随机矩阵或均匀分布的随机矩阵。当我在下面做的时候，我发现了错误。
n = 10000000;
a = sprandn(n,n,0.1);
fid = fopen('e:/matlab/matrix/normal_1M01.mtx','w');
len = nnz(a);
fprintf(fid,'%s\n','% by taoyuan');
fprintf(fid,'%d %d %d\n',n,n,len);
[m,k,s]=find(a);
浏览 2提问于2013-10-11得票数 0
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我想要创建一个文档术语矩阵。在我的例子中，它不像文件x单词，但它是句子x词，所以句子将充当文件。我正在使用'l2‘规范化后，文件-术语矩阵的创建。
术语计数对于我在进一步的步骤中使用SVD创建摘要非常重要。
我的查询是哪个轴适合应用“l2”规范化。经过充分的研究，我了解到：
normalization)Axis=0：Axis=1 :将给我一个句子中单词的重要性(列Axis=1:文档中单词的重要性(行))
即使在了解了理论之后，我也无法决定选择哪一种选择，因为这种选择将极大地影响我的总结结果。因此，请给我一个解决方案，以及一个相同的原因。
浏览 3提问于2020-03-21得票数 1
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我有一个累积转移矩阵，需要建立一个简单的随机游走算法来尽可能有效地从矩阵生成500个值(实际的矩阵是1000×1000)。
cum_sum
[array([0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1. ]),
array([0.5 , 0.5 , 0.5 , 0.75, 1. ]),
array([0.66666667, 1. , 1. , 1. , 1. ]),
array([0.4, 0.6, 0.8, 1. , 1. ]),
array([0.5, 0.5, 0.5, 1. , 1. ])]
随机选择矩阵中的初始状态i
浏览 2提问于2021-03-24得票数 0
1回答
创建具有不同分布的随机二进制矩阵
、、、、
我最近得到了一个函数来写一个随机的二进制矩阵，条件是对角线是0。
fun <- function(n){
vals <- sample(0:1, n*(n-1)/2, rep = T)
mat <- matrix(0, n, n)
mat[upper.tri(mat)] <- vals
mat[lower.tri(mat)] <- vals
mat
}
这里，我分别输入从“样本”到上三角和下三角的值。我想将此保留在任何更新的函数中，因为有时我可能希望将每个三角形的换位输入到另一个。
我想要帮助的是如何改变随机矩阵中1s的频率。我相信，这已经是正
浏览 2提问于2014-04-10得票数 0
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我需要构建类似于Erdos-Renyi模型(随机图)的东西：
我需要通过一个由确定性函数生成的节点位置字典来创建它。这意味着我不能允许Python随意地决定每个节点的位置，就像我想要决定的那样。其职能是：
pos = dict( (n, n) for n in G.nodes() )。
我想先创建一个邻接矩阵，以便随机生成类似于每个边缘的对(起始点、端点)的东西，如下所示：
G=np.random.randint(0, 1, 25).reshape(5, 5)
然后，我想把矩阵变成我的边缘列表，如下所示：
G1=nx.grid_2d_graph(G)
但是，它当然不能工作，因为这个函
浏览 1提问于2015-10-30得票数 3
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我已经掌握了马尔可夫模型的转移矩阵，但是对于如何进行一系列的转换，我还有点不清楚。考虑页面底部的马尔可夫链，其中S = Sunny，C = Cloudy，R = Rainy。
我已经在MATLAB中建立了这个转换矩阵。
A = [0.1 0.2 0.7; 0.4 0.3 0.3; 0.2 0.6 0.2]
0.1000 0.2000 0.7000
0.4000 0.3000 0.3000
0.2000 0.6000 0.2000
为了查找转换的概率，为了方便起见，我创建了以下变量
>> S = 1
>> R
浏览 2提问于2015-02-28得票数 1
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