在Python中实现马尔可夫链 2023年5月21日2022年3月20日 通过马图拉纳坦 关键词：Markov链，Python，概率，数据分析，数据科学Markov链Markov链是一种概率模型，它描述了一系列观测值，这些观测值的发生仅在统计上依赖于之前的观测值。本文是关于在Python中实现马尔可夫链的，在前面的一篇文章中描述了马尔可夫链条。为了更好地理解…阅读更多信息
贝叶斯定理 2022年1月11日2021年4月17日 通过马图拉纳坦 重点：贝叶斯定理是一种修正特定事件先验概率的方法，考虑到事件的可用证据。在统计学中，从随机变化的数据中得出结论的过程称为“统计推断”。通常，在任何随机实验中，都会记录观察结果，并得出结论…阅读更多信息
隐马尔可夫模型（HMM）–简化！！！ 2023年3月16日2020年3月17日 通过马图拉纳坦 马尔可夫链在计算可观察事件的概率时很有用。然而，在许多现实世界的应用程序中，我们感兴趣的事件通常是隐藏的，也就是说，我们不直接观察它们。需要推断这些隐藏事件。例如，给定一个自然语言中的句子，我们只观察…阅读更多信息
马尔可夫链–简化！！ 2021年10月27日2020年3月6日 通过马图拉纳坦 重点：马尔可夫链是一种概率模型，描述了一系列观测结果，这些观测结果的发生在统计上仅依赖于先前的观测结果。● 时间序列数据，如言语、股价波动。●句子中的单词。●DNA阶梯梯级上的碱基对。状态和转换假设我们要建模…阅读更多信息
在Matlab中绘制直方图和估计PDF 2020年11月19日2016年10月6日 通过马图拉纳坦 重点：通过示例，让我们使用Matlab直方图函数估计并绘制随机变量的概率密度函数。生成具有所需概率分布特性的随机变量在通信系统仿真中至关重要。让我们看看如何生成一个简单的随机变量，估计并绘制概率密度函数…阅读更多信息
推导BPSK BER–AWGN信道中的最佳接收机 2020年9月22日2012年7月25日 通过马图拉纳坦 重点：推导AWGN信道中最佳接收机的BPSK误码率。一步一步直观地解释。BPSK调制是所有M-PSK技术中最简单的一种。深入了解最佳BPSK接收机的误码率性能的推导是至关重要的，因为它是理解BPSK系统性能的跳板…阅读更多信息
