17、随机模拟与隐马尔可夫模型技术解析

随机模拟与隐马尔可夫模型技术解析

1. 随机模拟方法概述

随机模拟是一种重要的技术，可用于从样本中生成统计信息，有助于观察样本数量与变异性之间的关系。以下是测试采样方法的代码：

def test_sampling(dist, num_samples):
    """Given a distribution, dist, draw num_samples samples
    and return the resulting counts
    """
    result = {v:0 for v in dist}
    for v in sample_multiple(dist, num_samples):
        result[v] += 1
    return result

# 可以多次尝试以下查询
# test_sampling({1:1,2:2,3:3,4:4}, 100)
# test_sampling({1:1,2:2,3:3,4:4}, 100000)

这个方法可以通过改变样本数量来观察统计结果的变化，对于少量样本和大量样本都可以进行尝试。

2. 信念网络推理的采样方法

SamplingInferenceMethod 是一种推理方法，其 query 方法还需要样本数量和样本顺序作为参数。以下是其代码实现：

class SamplingInferenceMethod(Inference