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有很多用于文本模拟的马尔可夫链示例,但是对于状态更改(对于基于随时间变化的概率的天气变化),我找不到任何示例。例如,让我们说
Sunny --> Sunny = probability is 0.8
Sunny --> Rainy = probability is 0.2
我正在寻找的是一种编写算法的方法,该算法将显示当前天气直到 n 步。
例如:f(3) => S,S,R
我想我真正感到困难的是如何将随机性放入算法中。
This算法根据短语中给定单词的概率生成句子,但我无法将其映射到我的要求中。(我数学不好)
请告诉我如何扩展算法,例如如果晴天高湿度的概率为 0.3,则该函数应生成如下内容
f(4) -> [S,Low Hu],[S, Low Hu],[R,High Hu] etc..
请告诉我这种方法是否适合我的要求。伪代码就足够了。
最佳答案
您可以使用 mockNeat.probabilities()
如果您不想自己实现相同的功能,可以使用同名库中的方法。或者您可以看看它是如何实现的。
关于java - 实现马尔可夫链示例 - java,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45735036/
我在学习道路上遇到了一项任务。 对于均值 μ=np 和方差 σ**2=np(1−p) 的二项式分布 X∼Bp,n,我们希望上限概率 P (X≥c⋅μ) 对于 c≥1。三界介绍: Formulas 任务
给定以下马尔可夫矩阵: import numpy, scipy.linalg A = numpy.array([[0.9, 0.1],[0.15, 0.85]]) 平稳概率存在且等于[.6, .4]。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!