建立有效的用户浏览预测模型,对用户的浏览做出准确的预测,是导航工具实现对用户浏览提供有效帮助的关键。 在浏览预测模型方面,很多学者都进行了卓有成效的研究。AZER提出了基于概率模型的预取方法,根据
MarkovChains--Models,AlgorithmsandApplications
高清pdf文件,已经添加书签。本书有关于隐马尔科夫模型的详细介绍,同时还有大量章节是关于HMM在各个领域的应用举例。
WemodelasimplegeneticalgorithmasaMarkovchain.Ourmethodisbothcomplete(selection,mutation,andcrossover
ThisbookistheresultoftheInternationalSymposiumonSemiMarkovProcessesandtheirApplicationsheldonJune4-7
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详细的介绍MCMC方法及其应用,对于想深入学习MCMC的你有很大的帮助,推荐一下.附阅读器
HiddenMarkovModel(HMM)isastatisticalmodelbasedontheMarkovchainconcept.Hands-OnMarkovModelswithPython
Markov Chain Monte Carlo in practice
该文档全面细致的讲解了MCMC算法,对于刚入门的人来说学起来可以在前面打好基础。
