名称：隐马尔可夫模型 目的：模型的类，包括参数。 作者：张海东 创建时间：28/08/2014 E-mail： DataPreprocess.py（首先执行。） 对数据进行预处理，生成两个 .txt 文件。 'artist.txt'：artist_id：艺术家ID。 num：收听的艺术家数量。 'users_artists_timestamp.txt': user_id：用户 ID。 艺术家 ID：艺术家 ID。 时间戳：时间戳。 HMMForCF 一种用于协同过滤的隐马尔可夫模型 HMM.py 用于建模隐马尔可夫模型的类。 HiddenStatesNum ：隐藏状态的数量。 ObservationStatesNum：观察状态的数量。 InitProbs：初始向量的概率。 TransProbs：转移矩阵的概率。 Theta：发射概率矩阵。 a、b：代表负二项分布的参数。 HMM

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 通过对马尔可夫模型进行深入的分析的基础上对隐马尔科夫模型做了详细的讨论，对马尔科夫模型在语音识别、疾病分析等方面的应用做了介绍，同时针对隐马尔科夫模型在估值问题、解码问题和学习问题等经典问题上的应用做了研究。最后讨论了马尔科夫模型其隐马尔可夫模型的缺陷，并提出相关的改进建议。

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巴西亚马逊退化 数据集描述了巴西亚马逊地区环境退化的各个方面，例如火灾，森林砍伐和气候现象。 第一个文件inpe_brazilian_amazon_fires按州，月份和年份列出了1999-2019年的火灾爆发情况。 这些数据来自“银行数据库”（火灾数据库），该数据库通过卫星图像检测火灾的爆发。 每个巴西州内的特定经度和纬度，以及该特定区域中每年的关联火点都可用。 第二个文件def_area_2019按巴西州和2004-2019年列出了森林砍伐面积（km ^ 2）。 这些数据来自“巴西亚马逊雨林监测计划”（Satellite）。 第三个文件el_nino_la_nina_1999_2019列出了巴西的El ninos和la ninas的开始和结束日期及其严重性数据。 这些数据是从金门气象服务中提取的。

amazon-sp-api（Amazon Selling Partner API的客户端） 客户端处理对Amazon Selling Partner API的调用。 它包装了所有必要的内容，例如请求访问令牌，安全令牌以及使用AWS4签名对请求进行签名。 内容 先决条件 确保您已遵循《 ，并成功完成了的步骤， 并具有有效的refresh_token（如果仅将客户端用于自己的卖方帐户，则最简单的方法是使用如开发者指南中所述的自我授权）。 安装 npm install amazon-sp-api 入门 在使用客户端之前，您需要添加您的应用程序客户端和aws用户凭据。 从环境变量设置凭证 SELLING_PARTNER_APP_CLIENT_ID = （ ） SELLING_PARTNER_APP_CLIENT_SECRET = <YOUR_APP_

之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。

他与求一个解不同之处在于，当我们求到一个解之后，这个程序却会告诉计算机：“啊！这不是我们想要的解，我们继续吧。”于是，傻傻的计算机就信了我们的话，跳过这个这个解，继续求下一个。当他走完所有可能之后，他才会退出循环，然后告诉我们，我已经求出全部解了。仅供参考---汪汪