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从零开始的应用概率论 数据和幻灯片与在线网络研讨会系列一起提供：Data For Science的 。 在Binder中运行代码： 机器学习和人工智能的最新进展引起了计算机科学和数学这两个领域的极大关注和兴趣。 这些进步和发展中的大多数都依赖于随机模型和概率模型，需要对概率论以及如何将其应用于每种特定情况有深入的了解。 在本讲座中，我们将以动手和渐进的方式介绍概率论的理论基础以及诸如工业和学术界实际应用中常用的马尔可夫链，贝叶斯分析和A / B测试等最新应用。 时间表 基本定义和直觉 了解什么是概率 计算不同结果的可能性 根据特定的概率分布生成数字 根据样本估算种群数量 随机游走和马尔可夫链 模拟一维随机游走 了解网络上的随机游走 定义马尔可夫链 实施PageRank 贝叶斯统计 了解条件概率 派生贝叶斯定理 了解如何更新信仰 A / B测试 了解假设检验 测量p值 比较两个结果的可能

由于社区结构是复杂网络的重要特征，近年来对社区检测的研究越来越受到人们的关注。尽管大多数研究者致力于识别不相交的社区，但许多真实网络中的社区经常重叠。在本文中，我们提出了一种新颖的MCLC算法，该算法利用线形图上的随机游动和吸引力强度来发现重叠社区。 与传统的从节点开始的随机游走不同，我们的随机游走从链接开始。 首先，我们将无向网络图转换为加权线图，然后在该图上随机游走。线图可以与马尔可夫链相关联。 通过计算马尔可夫链的转移概率，我们获得了链对之间的相似性。 接下来，可以通过链接方法将链接聚类为“链接社区”，并且链接社区之间的这些节点可以是重叠节点。 在将“链接社区”转换为“节点社区”时，我们定义了吸引强度以控制重叠大小。 最终，允许将检测到的社区重叠。 在合成网络和一些真实世界的网络上进行的实验验证了该算法的有效性和有效性。将重叠模块Qov与其他相关算法进行比较，该算法的结果令人满意。

随机游走NFT 此仓库与同时进行 基于以太坊的随机游走NFT 一个智能合约，可以产生可证实的随机游动，从而生成点状图，该点状图看起来像是从原点开始到任意随机点结束的藏宝图。

matlab代码[ MRW0419_ ] 随机游走 一、简介 在本章中，我们将讨论什么是随机游走以及随机游走的用途。 什么是随机游走？ 在理解什么是随机游走之前，它有助于我们从以下来源了解一些关于什么是随机游走的陈述： “随机游走是一个数学对象，也称为随机或随机过程，它描述了一条路径，该路径是空间中随机游走（随机）的结果，例如整数数学。” —— “随机游走是一个随机移动物体从‘它’开始的地方行走的过程。” —— “在概率论中，随机游走是确定一个点相对于随机运动的可能位置的过程，给定在特定距离和特定方向上移动的概率（每一步都相同）” - —— 从这些解释中，我们可以得出结论，基本上随机游走是对象在空间（1D、2D、3D 或更多）中的随机运动。 下一个问题是，随机游走有什么用？ 随机游走的应用 随机游走经常被用来解释自然现象； 如物理化学、材料科学、生物学等领域。 以下是随机游走的一些应用： 在金融经济学领域，随机游走假设用于对股价和其他因素进行建模。 在遗传群体中，随机游走描述了一般漂移的统计特性 在计算机科学中，随机游走用于估计 Web 的大小。 在图像分割中，随机游走用于确定与每个像

随机游走 生成随机游走并使用Matplotlib创建数据可视化的python程序。 关于 随机行走是没有明确方向的路径。 每个随机行走都是不同的。 绿点代表步行的起始位置。 红点代表步行的终点位置。 彩色地图用于显示步行中各个点的顺序。 步行以浅蓝色开始，并且随着步行的进行，点变得更暗。 怎么跑 只需克隆此仓库并输入python run.py 样本随机游走

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A novel Random Walk Grey Wolf Optimizer 狼群算法.pdf（论文）

用于描述移动模型的Matlab源代码，供大家讨论。

本代码为《Python编程从入门到实践》一书第15章生成数据中一部分代码实现，描述了5000点、500000点随机漫步情况，可以调节不同颜色来表示随机点的不同时间分布情况，并加入调整窗口大小以适应屏幕相关代码。