马尔可夫.js 一个非常简单的马尔可夫链生成器

针对贝叶斯网络结构学习方法难以兼顾高准确率和高效率的问题，提出了一种基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法的贝叶斯网络结构学习方法的改进。改进包括：使用依赖关系分析，利用统计学的方法对采样空间进行大幅缩减，能够在精确控制准确度的情况下大幅提高时间效率；结合先验知识，从理论角度将先验知识融入评分中得到完全服从后验分布的结果；搜索最优子结构，对于特定的一些结构搜索最优子结构而不是采用贪心的方法，提高了贝叶斯网络结构学习的准确率。通过理论分析可以证明时间复杂度得到了大幅的降低。并且可以在牺牲可预知的准确率的情况下，将指数时间复杂度降为线性时间。大量的数据实验表明，经改进后的方法在时间和准确性上都具有良好的表现。

使用MATLAB编写相应代码，基于markov链预测出下一次的预测区间 其中使用模糊理论的特征值来估算预测值。通过遍历的方式来，不断确定分组类别，已达到更加精确的预测结果。

马尔科夫状态转换的GARCH类模型用matlab程序代码做实证 ms-garch

MTA 多点触控归因。 找出哪些渠道最有助于用户转换。 楷模 该软件包包含以下多点触控归因模型的实现： 沙普利 马可夫 邵和李的所谓简单概率模型 邵和李的袋装逻辑回归 附加危害（生存） 此外，还包括一些流行的启发式“模型”，特别是 第一次接触 线性的 最后接触 时间衰减 基于位置 包含数据 该软件包具有与称为的R软件包相同的测试数据集-包含10,000行，其中包含12个通道上的客户旅程：alpha，beta，delta，epsilon，eta，gamma，iota，kappa，lambda，mi，theta和zeta 。 这些是按路径进行的转化汇总。 假设有一条路（客户旅程） a > b > c total_conversions等于2， total_null等于5。这意味着我们记录了2次消费者旅程 a > b > c > (conversion) 和5次客户旅程 a > b >

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等待时间和滞留时间分布 等待时间构成：正待服务的顾客离开一个；队列里面的n个人离开。 这些人离开后，新到的顾客才能开始服务

确定一步转移概率矩阵的步骤 * *

对可数状态空间上的马尔可夫过程理论进行了严格而基本的介绍。涵盖主题是：doeBin的理论，一般遍历性质，和连续时间过程。可逆过程和使用其相关的Dirichlet形式来估计收敛到平衡的速率。

马尔可夫随机场在图像去噪中的应用 这是一个有关在Keras中应用Markov随机场（MRF）进行图像降噪的项目。 在Report.pdf中显示了在MRF中构建修改的迭代条件模式（ICM）和Gibbs采样的机制的详细信息。 数据 应用于降噪和降噪的原始数据集可以分为两部分： 二进制图像：在这种情况下，选择两个具有低分辨率的二进制图像：data / sample1.jpg，data / sample3.jpg来比较ICM和Gibbs采样以在MRF中进行降噪。 RGB图像：此外，选择了分辨率较低的RGB图像：data / sample6.jpg来比较ICM和Gibbs采样，以在MRF中对更复杂的数据结构情况进行降噪。 图像噪声： 在该项目中，图像受到胡椒噪声的干扰，其中选择了随机位置的像素以将其重置为随机有效值。 详细地，对于具有单通道的二进制图像，在唯一的层中添加了胡椒噪声。 而对于具有