«markov-process» etiketlenmiş sorular

4 durum oluşan tam bir dizi dizilim (tam olarak 432 gözlem) var A−DA−DA-D: ör. 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) DÜZENLEME : Gözlem dizileri …

16 r  matlab  markov-process 

Markov zincirleri ile Markov süreçleri arasındaki fark nedir? Çakışan bilgileri okuyorum: Bazen tanım, durum uzayının ayrık mı yoksa sürekli mi olduğuna, bazen de zamanın sürekli ayrıklığına dayanmasına dayanır. Bu dokümanın 20. slaytı : Durum alanı ayrık, yani sonlu veya sayılabilir alan ayrıksa, yani sonlu veya sayılabilir ise bir Markov işlemine …

16 terminology  stochastic-processes  markov-process 

Temel sorum şu: Yanlış bir dağıtımdan nasıl örnek alırdınız? Uygun olmayan bir dağılımdan numune almak bile mantıklı mı? Xi'an'ın buradaki yorumu soruya cevap veriyor, ancak bu konuda daha fazla ayrıntı arıyordum. MCMC'ye daha spesifik: MCMC hakkında konuşurken ve makaleleri okurken, yazarlar uygun posterior dağılımlar elde ettikleri üzerinde dururlar. Yazarın posteriorun …

15 distributions  bayesian  mcmc  markov-process  improper-prior 

SAS kullanarak Markov zincirlerini anlamaya çalışıyorum. Bir Markov sürecinin, gelecekteki durumun sadece geçmiş duruma değil, yalnızca geçmiş duruma bağlı olduğu ve bir durumdan diğerine geçiş olasılığını yakalayan bir geçiş matrisi olduğunu anlıyorum. Ama sonra bu terimle karşılaştım: Markov Zinciri Monte Carlo. Bilmek istediğim, Markov Zinciri Monte Carlo'nun yukarıda tarif ettiğim …

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Takviye Öğrenimi: Giriş. İkinci baskı, devam ediyor ., Richard S. Sutton ve Andrew G. Barto (c) 2012, s. 67-68. Bir takviye öğrenme görevinin çözülmesi, kabaca uzun vadede çok ödül kazanan bir politika bulmak anlamına gelir. Sonlu MDP'ler için, en uygun politikayı tam olarak aşağıdaki şekilde tanımlayabiliriz. Değer işlevleri, ilkeler üzerinden …

15 markov-process  reinforcement-learning 

MCMC ile ilgili dersler veriyordum. Ancak, nasıl kullanıldığına dair iyi bir örnek bulamıyorum. Biri bana somut bir örnek verebilir mi? Tüm görebildiğim bir Markov zinciri çalıştırmak ve sabit dağılımının istenen dağılım olduğunu söylemek. İstenilen dağılımın örneklenmesinin zor olduğu iyi bir örnek istiyorum. Bu yüzden bir Markov zinciri yaratıyoruz. Geçiş matrisinin …

14 probability  bayesian  mcmc  markov-process 

Euler-Maruyama şemasını, Milstein şemasını (veya başka bir yöntemi) kullanarak (1) gibi homojen olmayan doğrusal olmayan bir difüzyon yollarını simüle etmek için genel, temiz ve hızlı (yani C ++ rutinleri kullanarak) R paketi arıyorum. Bu, daha büyük bir tahmin koduna gömülmeye yöneliktir ve bu nedenle optimize edilmeyi hak eder. dXt=f(θ,t,Xt)dt+g(θ,t,Xt)dWt,(1)(1)dXt=f(θ,t,Xt)dt+g(θ,t,Xt)dWt,dX_t = …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

Zaman çizelgeleri verilen MC geçiş matrisini tahmin etmenin yaygın yolu ne olurdu? Bunu yapmak için R işlevi var mı?

12 markov-process 

Sanırım ayrıntılı denge koşulunun denklemini anlıyorum, geçiş olasılığı ve sabit dağılım , eğer bir Markov Zinciri ise ayrıntılı dengeyi sağlıyorqqqππ\piq(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)π(y)=q(y|x)π(x),q(x|y)\pi(y)=q(y|x)\pi(x), Bu şekilde yeniden ifade edersem bana daha mantıklı: q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).q(x|y)q(y|x)=π(x)π(y).\frac{q(x|y)}{q(y|x)}= \frac{\pi(x)}{\pi(y)}. Temel olarak, durum durum geçiş olasılığı, olasılık yoğunluklarının oranıyla orantılı olmalıdır.xxxyyy

12 probability  mcmc  markov-process 

Bir sinir ağı ve bir grafik model arasındaki matematiksel bağlantıyı kurmak için uğraşıyorum. Grafik modellerde fikir basittir: olasılık dağılımı, grafikteki uçurumlara göre çarpanlara ayrılır ve potansiyeller genellikle üstel ailenin olur. Sinir ağı için eşdeğer bir gerekçe var mı? Bir Kısıtlı Boltzmann makinesinde veya CNN'nin enerjilerinin bir fonksiyonu olarak birimler (değişkenler) …

12 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

Markov zincirinin indirgenemez özelliğini anlamakta güçlük çekiyorum . İndirgenemez olanın, stokastik sürecin "herhangi bir eyaletten herhangi bir duruma geçebileceği" anlamına geldiği söylenir. Fakat devletten gidip gelemeyeceğini tanımlayan şey iii durumuna , ya da gidemez?jjj Wikipedia sayfası kayıt altına almanın verir: Devlet ise erişilebilir (yazılı ) durumundan , tamsayı varsa st …

12 stochastic-processes  markov-process 

Bazı süreçlerin zaman serilerini simüle etmek için kullanılan stokastik bir modelim var. Bir parametreyi belirli bir değere değiştirmenin etkisi ile ilgileniyorum ve zaman serileri (örneğin model A ve model B) ve bir çeşit simülasyon tabanlı güven aralığı arasındaki farkı göstermek istiyorum. Sadece model A'dan bir grup simülasyon ve B modelinden …

11 time-series  predictive-models  markov-process 

Project Euler 213'ü çözmek istiyorum, ancak nereden başlayacağımı bilmiyorum çünkü İstatistik alanında uzmanım, Monte Carlo yönteminin işe yaramayacağı için doğru bir yanıtın gerekli olduğuna dikkat edin. Okumam gereken bazı istatistik konularını önerebilir misiniz? Lütfen çözümü buraya göndermeyin. Pire sirki 30 × 30 karelik ızgara, başlangıçta kare başına bir pire olmak …

11 self-study  monte-carlo  markov-process 

de ile (gözlenen) bir zaman serisi , (yani markov özelliği)?XtXtX_tXt∈ { 1 , . . . , n }Xt∈{1,...,n}X_t\in\{1,...,n\}P( Xt|Xt - 1, Xt - 2, . . . , X1) = P( Xt|Xt - 1)P(Xt|Xt-1,Xt-2,...,X1)=P(Xt|Xt-1)P(X_t|X_{t-1},X_{t-2},...,X_1)=P(X_t|X_{t-1})

11 time-series  hypothesis-testing  markov-process 

Şu anda bir web sitesinde analiz yapıyorum ve insanların web sitesine her ulaştıklarında olası yolu gösteren bir karar ağacı diyagramı oluşturmamı gerektiriyor. Ben data.frameana sayfasından başlayarak, siteye tüm müşterilerin yollarını gösteren bir ile ilgileniyorum . Örneğin, bir müşteri aşağıdaki yolu izleyebilir: Homepage - pg 1 Kitchen Items page - pg …

10 r  probability  data-visualization  markov-process