网易机器学习课17--马尔科夫决策过程（MDP）2

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

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

MDP:马尔科夫决策过程(Markov Decision Process) 贝尔曼等式: 上节说到,这是对于确定性动作的模型.如果随机性动作的模型,应该表示为 即,执行动作后的状态有多个,按照概率乘以值函数得到上式. 因此,当前状态最优执行动作就是 对于每个状态都有一个Vπ(S) ,所以对于每一步来说,可以得到如下递推的形式:

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,

概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型.它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的变表是变量间的概率相关关系.根据边的性质不同,可以将概率图模型分为两类:一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网:另一类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网. 隐马尔科夫模型(简称HMM)是结构最简单的动态贝叶斯网,是一种著名的有向图模型,主要用于时间序数据建模,在语音识别,自然语言处理,生物信息,模式识别中有着广泛的应用,虽

转自:https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46618991 1.确定性模式(Deterministic Patterns):确定性系统 考虑一套交通信号灯,灯的颜色变化序列依次是红色-红色/黄色-绿色-黄色-红色.这个序列可以作为一个状态机器,交通信号灯的不同状态都紧跟着上一个状态. 注意每一个状态都是唯一的依赖于前一个状态,所以,如果交通灯为绿色,那么下一个颜色状态将始终是黄色--也就是说,该系统是确定性的.确定性系统相对比较容易理解

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程.其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它

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