«markov-process» 태그된 질문

4 가지 상태 의 전체 시퀀스 세트 (정확한 432 개의 관측치)가 있습니다 .A−DA−DA-D 와이= ⎛⎝⎜⎜⎜⎜ㅏ비⋮비씨ㅏ⋮씨디ㅏ⋮ㅏ디씨⋮디비ㅏ⋮ㅏㅏ−⋮비씨−⋮ㅏ⎞⎠⎟⎟⎟⎟와이=(ㅏ씨디디비ㅏ씨비ㅏㅏ씨ㅏ−−⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮비씨ㅏ디ㅏ비ㅏ)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) 편집 : 관찰 시퀀스 …

16 r  matlab  markov-process 

Markov 체인과 Markov 프로세스의 차이점은 무엇입니까? 상충되는 정보를 읽고 있습니다. 때로는 정의가 상태 공간이 이산인지 연속인지에 따라, 때로는 시간이 이산 연속인지에 따라 결정됩니다. 이 문서의 활주 20 : 상태 공간이 불 연속적 (즉, 유한 공간 또는 계산 가능 공간이 불 연속적, 즉 유한 또는 계산 가능) 인 경우 Markov 프로세스를 …

16 terminology  stochastic-processes  markov-process 

내 기본 질문은 : 어떻게 당신은 부적절한 배포판에서 샘플링 할 것입니까? 부적절한 분포에서 표본을 추출하는 것이 합리적입니까? Xi'an의 의견은 여기에 일종의 질문을 제기하지만 이에 대한 자세한 내용을 찾고있었습니다. MCMC에보다 구체적 : MCMC에 대해 이야기하고 논문을 읽을 때 저자들은 적절한 후방 분포를 얻는 것에 중점을 둡니다. 유명한 Geyer (1992) 논문이 있는데, …

15 distributions  bayesian  mcmc  markov-process  improper-prior 

SAS를 사용하여 Markov 체인을 이해하려고합니다. Markov 프로세스는 미래 상태가 현재 상태에만 의존하고 과거 상태에는 의존하지 않으며 하나의 상태에서 다른 상태로의 전환 확률을 캡처하는 전환 행렬이 있음을 이해합니다. 그러나 나는이 용어를 보았습니다 : Markov Chain Monte Carlo. Markov Chain Monte Carlo가 위에서 설명한 Markov 프로세스와 관련이 있는지 알고 싶습니다.

15 probability  simulation  mcmc  monte-carlo  markov-process 

강화 학습 : 소개. 둘째 판, 진행 ., 리처드 S. 서튼와 앤드류 G. 바토 (C) 2012, PP. 67-68. 강화 학습 과제를 해결한다는 것은 대략 장기적으로 많은 보상을 얻는 정책을 찾는 것을 의미합니다. 유한 MDP의 경우 다음과 같은 방법으로 최적의 정책을 정확하게 정의 할 수 있습니다. 가치 함수는 정책에 대한 부분적 …

15 markov-process  reinforcement-learning 

나는 MCMC와 관련된 강의를하고있었습니다. 그러나 나는 그것이 어떻게 사용되는지에 대한 좋은 예를 찾지 못했습니다. 누구든지 구체적인 예를 들어 줄 수 있습니까? 내가 볼 수있는 것은 Markov 체인을 실행하고 고정 분포가 원하는 분포라고 말합니다. 원하는 분포를 샘플링하기 어려운 좋은 예를 원합니다. Markov 체인을 만듭니다. Markov 체인의 고정 분포가 대상 분포가되도록 전이 …

14 probability  bayesian  mcmc  markov-process 

나는 Euler-Maruyama 체계, Milstein 체계 (또는 다른 것)를 사용하여 (1)과 같은 비균질 비선형 확산으로부터 경로를 시뮬레이션하기위한 일반적이고 깨끗하고 빠른 (즉, C ++ 루틴 사용) R 패키지를 찾고 있습니다. 이것은 더 큰 추정 코드에 포함되어야하므로 최적화 될 가치가있다. 디엑스티= f( θ , t , X티)디t + g( θ , t , …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

시계열을 감안할 때 MC 전환 매트릭스를 추정하는 일반적인 방법은 무엇입니까? 그렇게하는 R 기능이 있습니까?

12 markov-process 

전이 확률 와 정지 분포 에 대해 Markov Chain은 경우 상세 균형을 만족 한다는 상세 균형 조건의 방정식을 이해합니다.π q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( x ) ,큐qqππ\pi큐( x | y) π( y) = q( y| x)π( …

12 probability  mcmc  markov-process 

신경망과 그래픽 모델을 수학적으로 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그래픽 모델에서 아이디어는 간단합니다. 확률 분포는 그래프의 기울기에 따라 인수 분해되며, 일반적으로 전위는 지수 계열입니다. 신경망에 대한 동등한 추론이 있습니까? Restricted Boltzmann 기계 또는 CNN의 단위 (변수)에 대한 확률 분포를 에너지 또는 단위 간 에너지의 곱으로 나타낼 수 있습니까? 또한 확률 …

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

나는 마르코프 체인 속성을 이해할 수없는 이해하는 데 어려움이 있습니다. Irreducible은 확률 적 프로세스가 "모든 상태에서 어떤 상태로든 갈 수 있음"을 의미한다고합니다. 그러나 그것이 상태에서 벗어날 수 있는지 여부를 정의하는 것 iii 상태로 jjj또는 갈 수 없습니까? 위키 피 디아 페이지 공식화을 제공합니다 : 상태 jjj인 접근 (작성i→ji→ji\rightarrow j) 상태에서 …

12 stochastic-processes  markov-process 

일부 프로세스의 시계열을 시뮬레이션하는 데 사용되는 확률 모델이 있습니다. 하나의 매개 변수를 특정 값으로 변경하는 효과에 관심이 있고 시계열 (예 : 모델 A 및 모델 B)과 일종의 시뮬레이션 기반 신뢰 구간 간의 차이를 표시하려고합니다. 나는 단순히 모델 A와 모델 B에서 많은 시뮬레이션을 실행 한 다음 각 시점에서 중앙값을 빼서 시간에 …

11 time-series  predictive-models  markov-process 

프로젝트 오일러 213 을 해결하고 싶지만 통계 분야의 평신도이기 때문에 어디서부터 시작 해야할지 모르겠습니다. 정확한 답변이 필요하므로 Monte Carlo 방법이 작동하지 않습니다. 읽을 수있는 몇 가지 통계 주제를 추천 해 주시겠습니까? 여기에 솔루션을 게시하지 마십시오. 벼룩 서커스 30x30 크기의 정사각형 격자에는 900 개의 벼룩이 있으며, 처음에는 사각형 당 한 개의 …

11 self-study  monte-carlo  markov-process 

인 (관측 된) 시계열 가 주어지면 (즉, 마르코프 속성)?X t ∈ { 1 , . . . , N } P ( X t | X t - 1 , X t - 2 , . . . , X 1 ) = P ( X의 t | X t …

11 time-series  hypothesis-testing  markov-process 

저는 현재 웹 사이트에서 사람들이 웹 사이트에 도착할 때마다 취할 수있는 경로를 보여주는 의사 결정 트리 다이어그램을 작성해야하는 분석을 수행하고 있습니다. 내가 처리하고 data.frame홈페이지에서 시작, 사이트에 모든 고객의 경로를 보여주고있다. 예를 들어 고객은 다음 경로를 사용할 수 있습니다. Homepage - pg 1 Kitchen Items page - pg 2 Pots and …

10 r  probability  data-visualization  markov-process