Toolkit de modèle probabiliste pour matlab La boîte à outils de modèle probabiliste HP (PMT) pour MATLAB contient un ensemble de fonctions MATLAB et C, on peut utiliser pour générer des modèles probabilistes statiques et dynamiques de base. Le PMT actuel fournit un soutien à la suite
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Toolkit de modèle probabiliste pour matlab Classement & Résumé

Toolkit de modèle probabiliste pour matlab Mots clés

Toolkit de modèle probabiliste pour matlab La description

Un ensemble de fonctions MATLAB et C On peut utiliser pour construire des modèles de base statiques et dynamiques probabilistes La boîte à outils de modèle probabiliste HP (PMT) pour MATLAB contient un ensemble de fonctions MATLAB et C, on peut utiliser pour construire des modèles de base statiques et dynamiques. Le PMT actuel prend en charge les modèles probabilistes suivants: * Mélanges gaussiens, * Analyseurs facteurs, * Markov Chaînes, * Modèles de Markov cachés, et * Systèmes dynamiques linéaires. Pour chaque modèle probabiliste, PMT fournit des fonctions pour * Simulation (échantillonnage du modèle) * Inférence (estimation cachée de l'état) * Les paramètres de modèle d'apprentissage des données PMT prend en charge plusieurs méthodes d'inférence, à la fois exactes et approximatives (par exemple, le gagnant prend tout.) Les paramètres de modèle sont tirés des données à l'aide d'une estimation maximale de vraisemblance (mle). Le PMT soutient également les distributions arbitraires des données de formation.

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