markov-chains

    10गर्मी

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    के साथ डिकंप्रेस कैसे करें मैं समानांतर संपीड़न और डिकंप्रेस के लिए पिगज़ का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे निम्न आदेश का उपयोग करके समानांतर में संपीड़ित करने का एक तरीका मिला है: tar cf - /inp

    6गर्मी

    2उत्तर

    में एक .tar.gz फ़ाइल निकालें मैं जावा में .tar.gz फ़ाइल निकालने के तरीके के बारे में आवश्यक पैकेज आयात करने या किसी भी ऑनलाइन उदाहरण को प्रतीत नहीं कर सकता। इससे क्या बुरा हो जाता है कि मैं जेएसपी पृष

    5गर्मी

    2उत्तर

    मैं नीचे लिपि को संशोधित करना चाहता हूं ताकि यह स्क्रिप्ट द्वारा उत्पन्न वाक्यों की यादृच्छिक संख्या से पैराग्राफ तैयार कर सके। दूसरे शब्दों में, एक नई लाइन जोड़ने से पहले वाक्यों की यादृच्छिक संख्या

    30गर्मी

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    मार्कोव चेन मॉडल और छुपे हुए मार्कोव मॉडल के बीच क्या अंतर है? मैंने विकिपीडिया में पढ़ा है, लेकिन मतभेदों को समझ नहीं सका।

    5गर्मी

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    मान लीजिए कि मैं भविष्यवाणी करना चाहता हूं कि कोई व्यक्ति class1=healthy या class2= fever है या नहीं। मेरे पास निम्न डोमेन के साथ एक डेटा सेट है: {normal,cold,dizzy} संक्रमण मैट्रिक्स में हमारे प्रशिक

    5गर्मी

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    दो स्टैक ओवरफ़्लो पर इस समस्या से संबंधित धागे हुई है दी की स्थिर वितरण ढूँढना: How can I obtain stationary distribution of a Markov Chain given a transition probability matrix वर्णन करता है कि एक संक

    5गर्मी

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    मैं वीकाशर्प का उपयोग करके सी # और एफ # क्षेत्रों में विभिन्न एल्गोरिदम की सापेक्ष दरों के कुछ मूल्यांकन करने का प्रयास कर रहा हूं और मेरी रुचि रखने वाले एल्गोरिदम में से एक मार्कोव चेन था। मुझे पता ह

    9गर्मी

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    ए Markov chain के साथ एक मार्कोव चेन को सिम्युलेट करना एक Markov chain राज्यों के एक समूह से बना है जो किसी निश्चित संभावना के साथ अन्य राज्यों में संक्रमण कर सकता है। प्रत्येक राज्य के लिए नोड बनाने,

    10गर्मी

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    मेरे पास मार्कोव चेन (समस्या के आकार के लिए स्केल - 10 राज्यों से लाखों तक) बहुत बड़ी अवशोषण है जो बहुत दुर्लभ है (अधिकांश राज्य केवल 4 या 5 अन्य राज्यों पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं)। मुझे इस श्रृंखला

    8गर्मी

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    में एक बहु क्रम मार्कोव श्रृंखला संक्रमण मैट्रिक्स का निर्माण 6 राज्यों ने पहले क्रम संक्रमण मैट्रिक्स constructed very elegantly as x = [1 6 1 6 4 4 4 3 1 2 2 3 4 5 4 5 2 6 2 6 2 6]; % the Markov cha