markov

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MSwM 패키지의 일부 기능을 이해하려고 노력 중이므로 필자가 작성한 문서에서 사용할 수 있습니다. 필자가 제공 한 예제를 재현하면서 얻지 못한 두 가지 사항이 있습니다. 첫 번째 것은 패키지에 사용 된 요약 방법과 관련이 있습니다. 을 호출 할 때 [email protected]@logLikel을 호출 할 때 logLikel이 양수이고 음수 인 이유는 무

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Stepfun function markov

긴 코드로 무서워하지 마십시오. 내가 궁금한 점은 마지막 부분 인 음모 (단계 재미 ... 부분.) 내가 이것을 Rstudio에 입력하면 "stepfun"x "점점 커야합니다" 내가 여기있는 any1이 누구인지 알고 있습니다. 을 제대로 마무리해야? bd_process <- function(lambda, mu, initial_state = 0, steps

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자동차 경주 용 Markov 프로세스의 상태 공간 그래프를 나타냅니다.

아무도 Markov의 State Space Graph 설계에 도움을 줄 수 있습니까? Berkeley CS188의 자동차 경주 예제 결정 프로세스. 자동차 경주 예를 예를 들어 내가 100 개 작업을 할 수 있으며, 내 보상을 극대화하기 위해 최선의 정책을 얻기 위해 값의 반복을 실행합니다. 내가 3 개의 상태 (차갑고 따뜻하며 과열)가있을 때 "끝"상태를

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MDP : 일련의 동작에 대해 가능한 각 결과의 기회를 계산하는 방법은 무엇입니까?

나는 환경 다음 (3 × 4지도)와 MDP 문제가 생겼어요 : 가능한 행동에 /하/좌/우 오른쪽 방향으로 이동의 0.8 기회 , 인접한 각 방향에 대해 0.1 (예 : 의 경우) : 0.1 기회 가야 왼쪽이 일 때, 0.1 기회가 오른쪽). [업, 위, 오른쪽 오른쪽, 오른쪽,] : 지금은 (1,1)에서 시작하는 행동의 다음과 같은 순서로 실행 가능한 결과

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Matlab의 함수에서 루프의 값 저장

나는 뇌졸중 환자의 병원 체류 기간을 모델링하는 Matlab 함수를 작성하고 있습니다. 출력 값을 저장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. function [] = losdf(age, strokeType, dest) % function to mdetermine length of stay in hospitaal of stroke patients % t =

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정책 반복을 사용하여 Java의 일반 환경 에이전트를 해결하는 방법?

나는 정책 반복 방법을 사용하여 거들 세계를 해결하는 방법을 안다. 일반적인 환경을 어떻게 해결할 수 있습니까? 내 데이터는 다음과 같이이다 : 이 내 데이터의 일부가 전환 모델을 설명, 소스 및 대상 유형이 문자열을 언급 나는 그리드 세계를 만들려하지 마십시오. 내 상태를 정의하는 방법과이를 가져 오는 방법을 알지 못합니다. 벡터를 사용하여 저장할 수 있

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Markov 프로세스에 대한 Kolmogorov-Chapman 방정식 생성

Markov Chain 문제를 해결하기 위해 MathCad의 Kolmogorov-Chapman 방정식을 생성하는 방법을 찾고 있습니다. 문제는 시스템이 상태 중 하나에있을 확률을 찾는 것입니다. 시스템에는 N 개의 구성 요소가 있습니다. 2 N 노드 (주)와 2 * N 매개 변수가있는 그래프가 있습니다. N a은 N 번째 구성 요소가 고장날 확률이며 N b

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Markov Sentence Generator; 샘플 텍스트를 입력하는 방법

Github에서 python 용 markov 문장 생성기를 찾았습니다. Suess 박사에게 입력하고 싶지만 어떻게 작성해야할지 모르겠습니다. GitHub의 (https://github.com/hrs/markov-sentence-generator)는 모두 말한다에서 는 "$ ./sentence-generator.py 파일명 [사슬 길이]" 는 I 커맨드

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(Python) Markov, Chebyshev, Chernoff 상한 함수

내 학습 경로에 하나의 작업이 있습니다. 평균 μ = np이고 분산이 σ**2=np(1−p) 인 이항 분포 X ~ Bp에 대해 우리는 확률을 P(X≥c⋅μ) for c≥1으로 상한하고 싶습니다. 세 가지 경계 소개 : Formulas 작업이 불평등의 각각에 대해 각각 세 가지 기능을 작성하는 것입니다. 그들은 n , p and c을 입력으로 받아서 위의 M

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markovchain 패키지를 사용하여 두 개의 경험적으로 추정 된 마르코프 체인을 비교하십시오.

두 개의 확률 행렬을 비교하여 체인의 근접 정도를 알아야하므로 결과 P- 값을 사용합니다. markovchain r 패키지, 특히 divergenceTest 기능을 사용하려고했습니다. 그러나 문제는 함수가 제대로 구현되지 않았다는 것입니다. 139 페이지의 "Statistical Inference Based on Divergence Measures"책의 테