Preguntas etiquetadas con markov-process

Estoy buscando recursos (tutoriales, libros de texto, webcast, etc.) para aprender sobre Markov Chain y HMM. Mi experiencia es como biólogo, y actualmente estoy involucrado en un proyecto relacionado con la bioinformática. Además, ¿cuáles son los conocimientos matemáticos necesarios que necesito para tener una comprensión suficiente de los modelos y …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Lo sé, esto puede sonar como fuera de tema, pero escúchame. En Stack Overflow y aquí obtenemos votos en las publicaciones, todo esto se almacena en forma de tabla. P.ej: Identificación del poste Identificación del votante Tipo de voto Fecha y hora ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 …

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

Me estoy mojando los pies en las estadísticas, así que lamento si esta pregunta no tiene sentido. He utilizado modelos de Markov para predecir estados ocultos (casinos injustos, tiradas de dados, etc.) y redes neuronales para estudiar los clics de los usuarios en un motor de búsqueda. Ambos tenían estados …

40 data-mining  algorithms  neural-networks  markov-process 

¿Hay alguna manera en R (una función incorporada) para calcular la matriz de transición para una cadena de Markov a partir de un conjunto de observaciones? Por ejemplo, ¿tomar un conjunto de datos como el siguiente y calcular la matriz de transición de primer orden? dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = …

29 r  markov-process 

¿Cuál es la diferencia entre una red bayesiana y un proceso de Markov? Creía que entendía los principios de ambos, pero ahora, cuando necesito comparar los dos, me siento perdido. Significan casi lo mismo para mí. Seguramente no lo son. Los enlaces a otros recursos también son apreciados.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

Necesito generar matrices aleatorias no cuadradas con filas y columnas , elementos distribuidos aleatoriamente con media = 0, y restringidos de modo que la longitud (norma L2) de cada fila sea y la longitud de cada columna sea . De manera equivalente, la suma de los valores cuadrados es 1 …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

Me gustaría que alguien confirme mi comprensión o si me falta algo. La definición de un proceso de Markov dice que el siguiente paso depende solo del estado actual y no de estados pasados. Entonces, digamos que teníamos un espacio de estado de a, b, c, dy pasamos de a-> …

22 markov-process 

Basado en el poco conocimiento que tengo sobre los métodos MCMC (Markov chain Monte Carlo), entiendo que el muestreo es una parte crucial de la técnica antes mencionada. Los métodos de muestreo más utilizados son Hamiltonian y Metropolis. ¿Hay alguna manera de utilizar el aprendizaje automático o incluso el aprendizaje …

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Leí un poco de modelos ocultos de Markov y pude codificar una versión bastante básica. Pero hay dos formas principales en que parezco aprender. Una es leerla e implementarla en el código (lo que está hecho) y la segunda es comprender cómo se aplica en diferentes situaciones (para poder entender …

21 algorithms  markov-process 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

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 

Estoy haciendo una pregunta sobre las cadenas de Markov y las dos últimas partes dicen esto: ¿Esta cadena de Markov posee una distribución limitante? Si su respuesta es "sí", encuentre la distribución limitante. Si su respuesta es "no", explique por qué. ¿Esta cadena de Markov posee una distribución estacionaria? Si …

21 markov-process 

He estado viendo muchos videos tutoriales y tienen el mismo aspecto. Este, por ejemplo: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 Explican estados, acciones y probabilidades que están bien. La persona lo explica bien, pero parece que no puedo entender para qué se usaría en la vida real. Todavía no he encontrado ninguna lista. El más …

20 markov-process 

Sospecho que una serie de secuencias observadas son una cadena de Markov ... 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) Sin embargo, ¿cómo podría verificar …

17 markov-process 

Mi comprensión del algoritmo es la siguiente: Ningún muestreador de giro en U (NUTS) es un método hamiltoniano de Monte Carlo. Esto significa que no es un método de la cadena de Markov y, por lo tanto, este algoritmo evita la parte de la caminata aleatoria, que a menudo se …

17 bayesian  monte-carlo  markov-process 

¿Alguien puede explicarme de manera intuitiva cuál es la periodicidad de una cadena de Markov? Se define de la siguiente manera: Para todos los estados iii en SSS didid_i = mcd{n∈N|p(n)ii>0}=1{n∈N|pii(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 ¡Gracias por tu esfuerzo!

16 stochastic-processes  markov-process