▶ 隐马尔科夫模型的三个问题 ● 代码 1 import numpy as np 2 import scipy as sp 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from matplotlib.patches import Rectangle 5 6 dataSize = 200 7 trainRatio = 0.3 8 epsilon = 1E-10 9 randomSeed = 109 10 11 def dataSp
1. 引言 0x1：人生就是一个马尔科夫稳态 每一秒我们都在做各种各样的选择，要吃青菜还是红烧肉、看电影还是看书、跑步还是睡觉，咋一看起来，每一个选择都是随机的，而人生又是由无数个这样的随机选择组成的结果。从这个前提往下推导，似乎可以得出一个结论，即人生是无常的，未来是不可预测的。
根据关键字生成句子： 读进关键字，随机选择处理手段（增删改）以及待处理word的位置，然后计算接受/拒绝概率，根据概率生成一个新的序列，再循环这一过程，循环次数是500，每次都将困惑度最低的生成句子放在列表中第一个位置，最后根据config设置的最短长度（如7），当列表中的一个句子长度大于7时，则
在强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)中，我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度，这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲。1. 动态
增强学习 GAN 深度学习用于其他 隐马尔科夫模型
这个时代已经是多学科相互渗透的时代，纯粹的传统学科在没落，新兴的交叉学科在不断兴起。 life science neurosciences statistics computer science information theory 我的问题很简单： 一个细胞里到底保存了多少信息，复制、转录、翻译过程中传递了多少信息？ 神经突触传递信息的上
原文地址： https://www.cnblogs.com/pinard/p/9463815.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)中，我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度，这一篇
一、理解隐马尔科夫 1.1 举例理解 假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8
最近无聊开始自学CV方向，从 Computer Vision：Algorithms and Applications 开始入门 文中提到了 Markov Random Fields 于是去了解了一下相关知识，为了巩固理解就进行了图像分割的应用 相关知识参考链接：https://blog.csdn.net/beattodeath/article/details/54630690 代码参考：https:
在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布π, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵P。而只要解决这个问题，我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法，进而用于蒙特卡罗模拟。本篇我们就讨论解决这个问题的办法：MCMC采样和它的易用版M-H采样。 1. 马尔科夫链的细
