对于一个随机过程如果其未来所处的状态仅与其当前状态有关,而与过去的状态无关则该随机过程被称为Markov过程,其具有马尔可夫性(亦“无后效性”)
如果假设影響未来的当前状态仅有一个,亦即状态机在t 时刻的状态仅与t-1时刻的状态有关那么(式1)将变为:
该假设就是“马尔可夫假设”,状态序列X就是一个离散时域上的 一阶Markov链
对于一个随机过程如果其未来所处的状态仅与其当前状态有关,而与过去的状态无关则该随机过程被称为Markov过程,其具有马尔可夫性(亦“无后效性”)
如果假设影響未来的当前状态仅有一个,亦即状态机在t 时刻的状态仅与t-1时刻的状态有关那么(式1)将变为:
该假设就是“马尔可夫假设”,状态序列X就是一个离散时域上的 一阶Markov链
Markovify是一个简单的可以扩展的马尔鈳夫链 生成器。 目前它主要用于构建大型文本的马尔可夫 模型,从而生成随机句子 但是,理论上来说它可以用于其他应用程序的应鼡程序。
简单"包括电池"但它很容易重写关键方法。
模型可以存储为 JSON允许你缓存结果并将它的保存为以后。
文本解析和句子生成方法是高度可以扩展的允许你设置自己的规则。
只依赖纯python库很少有。
在 python bine(...)你可以组合两个或者多个 马尔可夫 链。 函数接受两个参数:
markovify
-powered测试这是一个测试。 [
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