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原创 python马尔科夫链
可以看出,尽管这次我们采用了不同初始概率分布,最终状态的概率分布趋于同一个稳定的概率分布[0.625 0.3125 0.0625], 也就是说我们的马尔科夫链模型的状态转移矩阵收敛到的稳定概率分布与我们的初始状态概率分布无关。如果我们得到了这个稳定概率分布对应的马尔科夫链模型的状态转移矩阵,则我们可以用任意的概率分布样本开始,带入马尔科夫链模型的状态转移矩阵,这样经过一些序列的转换,最终就可以得到符合对应稳定概率分布的样本。改变初始概率分布:现在我们用[0.7,0.1,0.2]作为初始概率分布。
2022-11-14 20:48:08
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原创 Python熟悉使用numpy包里的简单操作
目录numpy基本加减和取行操作:编辑矩阵删除、插入、尾部添加操作(delete,insert,append)
2022-09-12 19:40:53
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空空如也
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