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FlinkでMarkov Modelを実装したいと思います。まず、カフカからデータを読みます。どのように私はフリンクでトライグラムマルコフモデルを実装することができますか？

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古典的なマルコフモデルの問題を実装したい：英語のテキストパターンを学習するためにMMを訓練し、それを使って英語テキストとランダムな文字列を検出する。私はhmmlearnを使用することに決めました。私は自分自身を書く必要はありません。しかし、私はそれを訓練する方法について混乱しています。それは、HMMのコンポーネントの数を必要とするようですが、英語のための妥当な数字は何ですか？また、隠されているの

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隠れマルコフモデル

私はHMMを使いたいと思っていますが、その方法についてはわかりません。ここで人々は、私にいくつかの基本的なポインタを与えることができます、どこを見て？単なる理論以上に、私は実践をたくさんするのが好きです。だから、私は自分の学習をチェックするために、ちょうど乾燥したテキストではなく、小さなコードスニペットを書くことができるリソースを好むでしょう。

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マルコフは、私は次のように行われるようマルコフスイッチングモデルを推定したいのPython Statsmodelsでモデル

切り替え： http://www.chadfulton.com/posts/mar_hamilton.html しかし、私はモデルに合わせて機能をインポートしようとすると、すなわち from statsmodels.tsa.mar_model import MAR を I次のエラーメッセージが表示されます： ImportError: No module named 'statsmodels.t

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マルコフモデル

の2つの頂点の間に最大尤度を持つパスを見つけるという名前の開始状態とFという終了状態を持つマルコフモデルが与えられ、このモデルは有向グラフで表現でき、いくつかの制約があります。すべてのエッジは、いくつかの重みが遷移確率として、範囲（0,1]に入る有する。1. に各ノードの合計から出てくるエッジの重み質問は、開始状態と終了状態間のパスをランク付けする方法ですか？または、より正確には、最も高い確

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マルコフモデルにおけるステップアドバンス状態を計算する

私はある状態から別の状態に移行する遷移確率を与える40状態の遷移行列を持っています。 n回のタイムステップ後にシステムをどのような状態にするかをどのように計算できますか？

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マルコフ決定プロセス：異なる状態につながる同じアクション

先週私は推奨システムの代替ソリューションとしてMDPを提案する論文を読んだ。この論文の中心は、MDP、すなわち州、行動、遷移確率、報酬関数などを含む。シンプルさを単一ユーザシステムと仮定すると、状態はkタプル(x1, x2, .. , xk)のように見えます。ここで、最後の要素xkは、ユーザが購入した最後の項目を表します。たとえば、現在の状態が(x1, x2, x3)であるとします。つまり、