MDP：马尔科夫决策过程（三）

MDP:马尔科夫决策过程(Markov Decision Process) 定义: 一个马尔可夫模型包括如下部分 状态集 S     (States) 动作集 A     (Actions) 奖惩函数 R  (reward function) 在状态 s 下,执行 a 动作的影响函数 T 我们假设执行动作 a 的效果只与当前状态有关,与之前历史状态无关. 动作表示:分为 确定性动作(Determinstic Actions) 和 随机性动作(Stochastic Actions) 确定性动作:T

MDP:马尔科夫决策过程(Markov Decision Process) 策略评价: 对于确定性动作(deterministic actions),由于状态转换可能是无限的,那么奖惩函数之和的值也可能是无限的:对于随机性动作(stochastic actions),同样,奖惩函数期望之和也有可能是无限的. 需要定义一个客观函数(objective function)来将无穷的奖惩序列转换成单一的实数,来表示效用. 大概有三种方式: 设立一个确定的界限,只计算这几步范围内的奖惩函数之和 对每一步

现有的机器学习算法根据模型的学习过程大致可以分为四类:监督式学习,无监督式学习,半监督式学习和增强学习. ① 监督式学习:从标记好的训练数据中进行模型的训练,常用来做分类和回归,例如逻辑回归.反向神经网络: ② 无监督式学习:根据数据的特征直接对数据的结构和数值进行归纳,常用来做聚类,例如周知的K-均值,谱聚类: ③ 半监督式学习:根据部分标记的和部分没有标记的训练数据进行模型的学习,常用来做回归和分类: ④ 增强式学习:作为今天要讨论的主角,是机器学习中最酷的分支之一,其通过不断的试错.反馈进

马尔科夫特性: 下一时刻的状态只与现在的时刻的状态相关,与之前的时刻无关,即状态信息包含了历史的所有相关信息. 马尔科夫奖励过程,$<S, P, R, \gamma>$: $S$是有限状态集 $P$是状态转移概率矩阵,${p_{ss'}} = {\rm P}[{S_{t + 1}} = s'|{S_t} = s]$ $R$是奖励函数,${R_s} = {\rm E}[{R_{t + 1}}|{S_t} = s]$ $\gamma$是折扣因子 为什么要折扣因子呢 1. 数学上方便定义描述 2.

七月算法-12月机器学习--第十七次课笔记-隐马尔科夫模型HMM 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 隐马尔科夫模型 三个部分:概率计算,参数估计,模型预测 1,HMM定义 HMM由初始概率分布π.状态转移概率分布A以及观测概率分布B确定. Eg:以中文分词为例子 隐状态为="2",是不是终止字,是/否?(Y/N)即是不是最后一个字. A矩阵:第一个:当前是终止字,下一个也是终止字的概率 B是当前的隐状态是终止词,

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

转载请注明地址(http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/8522078) 学习概率的时候,大家一定都学过马尔科夫模型吧,当时就觉得很有意思,后来看了数学之美之隐马模型在自然语言处理中的应用后,看到隐马尔科夫模型竟然能有这么多的应用,并且取得了很好的成果,更觉的不可思议,特地深入学习了一下,这里总结出来. 马尔科夫过程 马尔科夫过程可以看做是一个自动机,以一定的概率在各个状态之间跳转. 考虑一个系统,在每个时刻都可能处于N个状态中

本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型,也省着之后遇到再费心. Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯网络.马尔科夫模型.马尔科夫过程.马尔科夫网络.条件随机场 HMM的形式化表示 Markov Model的形式化表示 HMM的形式化表示 HMM的两个基本假设 HMM的三个基本问题 Evalution

回顾两类重要的随机过程 在上一篇随机过程的概述中,我们提到过两类非常非常典型且重要的随机过程,一类是:伯努利过程和泊松过程,这一类随机过程是无记忆性的,也就是说未来的状态不依赖于过去的状态--新的"成功"或"到达"不依赖于该过程过去的历史情况. 而另一类则正好相反,未来的情况会依赖于过去的情况,并且能够在某种程度上通过过去发生的情况去预测未来,例如这一篇我们的核心内容--马尔科夫过程,它在许许多多的领域都有深入和广泛的应用. 离散时间的马尔科夫链 马尔科夫链三要素