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马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC）是一种统计计算方法，用于从复杂概率分布中抽样。它利用马尔可夫链的性质，在状态空间中进行随机游走，最终达到平稳分布，这
论文研究-高阶马尔可夫链平稳分布的存在唯一性.pdf, 探讨了高阶马尔可夫链模型中周期对极限分布的影响,分析了高阶模型中多步转移概率矩阵的连通性与链的平稳分布的关系,证明了高阶马尔可夫链平稳分布的存在
将随机变量作为结点,若两个随机变量相关或者不独立,则将二者连接一条边;若给定若干随机变量,则形成一个有向图,即构成一个 网络 。 如果该网络是有向无环图,则这个网络称为 贝叶斯网络。 如果这个图退化成
PyMC是一个实现贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样工具拟合算法的Python库。PyMC的灵活性及可扩展性使得它能够适用于解决各种问题。
通过电池调整后的伪记忆马尔可夫链模拟公共插座的用电成本 此Markov链模型是在为期三天的高中数学建模竞赛(HiMCM)中开发的,并与在发现的免费模型同时被HiMCM评为国际决赛入围者。 不用担心标题
triplie-ng, 带 马尔可夫 链BFS和Hebbian学习 简介Triplie是基于 2nd 到 5th 订单 马尔可夫 模型的AI bot 。 它使用SQLite数据库进行存储。Tripli
matlab开发-探索风险传染图或和马尔可夫链。描述、可视化和建模证券组合的行业风险传染
该软件支持基于神经网络和高斯过程的贝叶斯回归和分类模型,以及使用混合模型和Dirichlet扩散树的贝叶斯密度估计和聚类。 它还支持各种马尔可夫链采样方法,这些方法可以应用于由简单公式指定的分布,包括
剑桥马尔可夫链蒙特卡洛算法（MCMC）讲义，MCMC是一种简单有效的计算方法，在很多领域到广泛的应用，如统计物、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等。
马尔可夫（Markov）链在体育教学评价中应用改进
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