bhmm的Python项目详细描述
这个项目提供了估算亚稳态数、速率的工具。
状态之间的常数，平衡布居，分布
描述状态的特征，以及这些量的分布
单分子数据。这些数据可能是FRET数据，单分子拉力
数据，或一个或多个可观测数据记录为
时间。隐马尔可夫模型（HMM）被用来解释观察到的动力学，
然后用贝叶斯方法对符合数据的模型分布进行抽样
推理技术和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC），允许
模型中不确定性的表征及期望值的建模
通过新的实验获得信息。
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