Pytania otagowane jako markov-process

Proces stochastyczny, w którym przyszłość jest warunkowo niezależna od przeszłości, biorąc pod uwagę teraźniejszość.

3
Szacowanie prawdopodobieństwa przejścia Markowa na podstawie danych sekwencji
Mam pełny zestaw sekwencji (dokładnie 432 obserwacje) z 4 stanów A−DA−DA-D : np Y=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AA−⋮BC−⋮A⎞⎠⎟⎟⎟⎟Y=(ACDDBACBAACA−−⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABA)Y=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&- &-\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B & A\\ \end{array}\right) EDYCJA : Sekwencje obserwacji mają …
2
Próbkowanie z niewłaściwej dystrybucji (przy użyciu MCMC i innych)
Moje podstawowe pytanie brzmi: w jaki sposób próbowałbyś z niewłaściwej dystrybucji? Czy sens ma nawet próbkowanie z niewłaściwej dystrybucji? Komentarz Xi'ana tutaj w pewnym sensie odpowiada na pytanie, ale szukałem więcej szczegółów na ten temat. Bardziej specyficzne dla MCMC: Mówiąc o MCMC i czytając artykuły, autorzy podkreślają, że uzyskali prawidłowe …
2
Jaki jest związek między łańcuchem Markov a łańcuchem Markov monte carlo
Próbuję zrozumieć łańcuchy Markowa za pomocą SAS. Rozumiem, że proces Markowa to taki, w którym przyszły stan zależy tylko od stanu bieżącego, a nie od stanu przeszłego, i istnieje matryca przejścia, która wychwytuje prawdopodobieństwo przejścia z jednego stanu do drugiego. Ale potem natrafiłem na ten termin: Markov Chain Monte Carlo. …
3
Dlaczego zawsze istnieje co najmniej jedna polisa, która jest lepsza lub równa od wszystkich innych polis?
Uczenie się przez zbrojenie: wprowadzenie. Druga edycja, w toku ., Richard S. Sutton i Andrew G. Barto (c) 2012, s. 67–68. Rozwiązanie zadania polegającego na uczeniu się o wzmocnieniu oznacza z grubsza znalezienie polityki, która na dłuższą metę osiągnie wiele nagród. W przypadku skończonych MDP możemy precyzyjnie zdefiniować optymalną politykę …
4
Praktyczny przykład dla MCMC
Przechodziłem wykłady związane z MCMC. Nie znalazłem jednak dobrego przykładu tego, jak się go używa. Czy ktoś może dać mi konkretny przykład. Widzę tylko, że prowadzą łańcuch Markowa i mówią, że jego rozkład stacjonarny jest rozkładem pożądanym. Chcę dobrego przykładu, w którym trudno jest pobrać żądany rozkład. Tworzymy łańcuch Markowa. …
2
Rozwiązania numeryczne dla stochastycznych równań różniczkowych w R: czy są jakieś?
Szukam ogólnego, czystego i szybkiego (tj. Przy użyciu procedur C ++) pakietu R do symulacji ścieżek z niejednorodnej dyfuzji nieliniowej, takiej jak (1) przy użyciu schematu Eulera-Maruyamy, schematu Milsteina (lub dowolnego innego). Jest to przeznaczone do osadzenia w większym kodzie szacunkowym i dlatego zasługuje na optymalizację. reXt= f( θ , …
3
Modelowanie matematyczne sieci neuronowych jako modeli graficznych
Usiłuję stworzyć matematyczne połączenie między siecią neuronową a modelem graficznym. W modelach graficznych pomysł jest prosty: rozkład prawdopodobieństwa jest rozkładany na czynniki według klików na wykresie, przy czym potencjały zwykle należą do rodziny wykładniczej. Czy istnieje równoważne uzasadnienie dla sieci neuronowej? Czy można wyrazić rozkład prawdopodobieństwa dla jednostek (zmiennych) w …
5
W jaki sposób łańcuch Markowa jest nieredukowalny?
Mam problem ze zrozumieniem nieredukowalnej własności łańcucha Markowa . Mówi się, że nieredukowalny oznacza, że ​​proces stochastyczny może „przejść z dowolnego stanu do dowolnego stanu”. Ale co określa, czy może przejść ze stanu do stanu , czy nie może przejść?jaiijotjj Strona wikipedia zawiera formalizację: Stan jest dostępny (zapisany ) ze …
3
Zbuduj drzewo prawdopodobieństwa ścieżki dla podróży przez stronę internetową
Obecnie robię analizy na stronie internetowej, która wymaga, aby utworzyć diagram drzewa decyzyjnego pokazujący prawdopodobną trasę, którą ludzie wybiorą za każdym razem, gdy dotrą na stronę. Mam do czynienia z tym, data.framektóry pokazuje ścieżki wszystkich klientów do strony, zaczynając od strony głównej. Na przykład klient może wybrać następującą ścieżkę: Homepage …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.