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Outline Multiple Sequence AlignmentCarillo-& Lipman, Clustal(W) Position-Specific Scoring Matrices(PSSM) Information content, Shannon entropy Sequence logos Hidden Markov Models Other approaches: Genetic algorithms, expectation maximization, MEME, Gibbs sampler
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An interesting property of an M/M/ 1 queue, which greatly simplifies combining these queues into a network, is the surprising fact that the output of an M/M/ queue with arrival rate is a Poisson process of rate This is part of Burke's theorem, which follows from reversibility A Markov chain has the property that P[future present, past] P[future present] Conditional on the present state, future states and past states are independent
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Markov Decision Processes and Reinforcement Learning · Motivation earning policies through reinforcement Q values
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第12章 连续时间连续状态的 Markov过程,鞅,Ito积分与随机微分方程(下)
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第16章 离散状态的Markov控制与决策过程简介
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第12章 连续时间连续状态的 Markov过程,鞅,Ito积分与随机微分方程(上)
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第8章 Monte Carlo与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第10章 隐马氏模型(Hidden Markov Model, HMM)及其应用
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第9章 以图象信息为背景的随机场、迭代Markov系统
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《应用随机过程教程》教学资源(参考资料)与在算法和智能计算中的应用——第6章 连续时间的Markov链(Q-过程)
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