强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法
强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法 1.强化学习基础知识点 智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作，是整个智能系统的核心。 环境（environment）：智能...
m基于隐马尔科夫模型(HMM)的手机用户行为预测(MMUB)算法matlab仿真
1.算法描述 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Mod...
隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数
在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题，这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问题之前，建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法，以及EM算法原理总结，这些在本篇里会用到。在李航的《统计学习方法》中，这个算法的讲解只考虑了单个观测序列的求解，因此无法用于实际多样...
隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率
在隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型中，我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题，本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法，即已知模型和观测序列，求观测序列出现的概率。1. 回顾HMM问题一：求观测序列的概率首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型...
隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率
1. 回顾HMM问题一：求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型的参数λ=(A,B,Π)。其中A是隐藏状态转移概率的矩阵，B是观测状态生成概率的矩阵， Π是隐藏状态的初始概率分布。同时我们也已经得到了观测序列O={o1,o2,...o...
更新时间 2023-06-07 14:04:34
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