Perguntas com a marcação «markov-process»

Um processo estocástico com a propriedade de que o futuro é condicionalmente independente do passado, dado o presente.

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Recursos para aprender a cadeia de Markov e os modelos ocultos de Markov
Estou procurando recursos (tutoriais, livros didáticos, webcast etc.) para aprender sobre Markov Chain e HMMs. Minha formação é como biólogo e atualmente estou envolvido em um projeto relacionado à bioinformática. Além disso, quais são os conhecimentos matemáticos necessários para ter uma compreensão suficiente dos modelos e HMMs de Markov? Eu …
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Calcular matriz de transição (Markov) em R
Existe uma maneira no R (uma função interna) de calcular a matriz de transição para uma cadeia de Markov a partir de um conjunto de observações? Por exemplo, usando um conjunto de dados como o seguinte e calculando a matriz de transição de primeira ordem? dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = …
29 r  markov-process 
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Processo de Markov sobre apenas dependendo do estado anterior
Gostaria apenas que alguém confirmasse meu entendimento ou se estou perdendo alguma coisa. A definição de um processo de markov diz que o próximo passo depende apenas do estado atual e não do estado passado. Então, digamos que tínhamos um espaço de estado de a, b, c, d e passamos …
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Os algoritmos de Machine Learning ou Deep Learning podem ser utilizados para "melhorar" o processo de amostragem de uma técnica de MCMC?
Com base no pouco conhecimento que tenho dos métodos MCMC (cadeia de Markov Monte Carlo), entendo que a amostragem é uma parte crucial da técnica mencionada acima. Os métodos de amostragem mais comumente usados ​​são Hamiltoniano e Metrópole. Existe uma maneira de utilizar o aprendizado de máquina ou mesmo o …
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Exemplos de problemas ocultos de modelos de Markov?
Eu li bastante modelos de Markov ocultos e pude codificar uma versão bastante básica dele. Mas há duas maneiras principais que pareço aprender. Um é ler e implementá-lo no código (o que é feito) e o segundo é entender como isso se aplica em diferentes situações (para que eu possa …
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …
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 
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Exemplos reais de processos de decisão de Markov
Eu assisti muitos vídeos tutoriais e eles têm a mesma aparência. Este, por exemplo: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 Eles explicam estados, ações e probabilidades que estão bem. A pessoa explica tudo bem, mas eu simplesmente não consigo entender o que seria usado na vida real. Ainda não encontrei nenhuma lista. O mais comum …
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Verifique a propriedade sem memória de uma cadeia de Markov
Suspeito que uma série de sequências observadas sejam uma cadeia 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) No entanto, como eu poderia …
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Alguém pode me explicar NUTS em inglês?
Meu entendimento do algoritmo é o seguinte: No U-Turn Sampler (NUTS) é um método Hamiltoniano de Monte Carlo. Isso significa que não é um método da cadeia de Markov e, portanto, esse algoritmo evita a parte do passeio aleatório, que geralmente é considerado ineficiente e lento para convergir. Em vez …
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