概率转移矩阵

Question

我正在研究马尔可夫链，我想知道在给定文本文件作为输入的情况下，构建概率转移矩阵（n 阶）的有效算法。

我不追求一种算法，但我更愿意建立一个此类算法的列表。有关此类算法的论文也非常受欢迎，因为任何有关术语的提示等都非常受欢迎。请注意，该主题与 n-gram 识别算法非常相似。

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

听起来有两个可能的问题，你应该澄清哪一个：

1. “文本文件”包含概率值和“n”，您直接构建矩阵，但如何编码？这个问题很琐碎，所以我们忽略它

2. “文本文件”包含信号数据之类的内容，您希望将其建模为马尔可夫链。

'马尔可夫链'通常是指一阶随机过程，所以我不确定你所说的“顺序”是什么意思，可能是矩阵的大小，但这不是典型的术语。无论如何，对于一阶、n x n 矩阵、离散时间随机过程，你应该看看 Viterbi 算法：http://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm

Answer 2

每当处理马尔可夫模型时，我倾向于最终查看crm114 Discriminator。第一，他非常详细地介绍了实际存在的不同模型（马尔可夫并不总是最好的，这取决于应用程序是什么），并提供了有关概率模型如何工作的一般链接和大量背景信息。虽然 crm114 通常用作某种垃圾邮件识别工具，但它实际上是我在其他应用程序中使用过的更通用的概率引擎。