| | Probabilistisches Modell-Toolkit für MatlabDie HP-probabilistische Modell-Toolbox (PMT) für MATLAB enthält einen Satz von Matlab- und C-Funktionen, mit denen grundlegende statische und dynamische probabilistische Modelle erstellt werden können. Der aktuelle PMT bietet Unterstützung für die Folge |
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Probabilistisches Modell-Toolkit für Matlab Ranking & Zusammenfassung
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- Name des Herausgebers:
- Hewlett-Packard Development Company, L.P.
- Website des Verlags:
- http://www.hp.com/
- Betriebssysteme:
- Windows All
- Dateigröße:
- 102.4K
Probabilistisches Modell-Toolkit für Matlab Stichworte
Probabilistisches Modell-Toolkit für Matlab Beschreibung
Ein Satz von MATLAB- und C-Funktionen, mit dem Sie grundlegende statische und dynamische probabilistische Modelle erstellen können Die HP-probabilistische Modell-Toolbox (PMT) für MATLAB enthält einen Satz von matlab- und c-Funktionen, mit dem man grundlegende statische und dynamische probabilistische Modelle erstellen kann. Der aktuelle PMT bietet Unterstützung für folgende probabilistische Modelle: * Gaußsche Mischungen, * Faktoranalysatoren, * Markov-Ketten, * Hidden Markov-Modelle und * Lineare dynamische Systeme. Für jedes probabilistische Modell liefert PMT Funktionen für * Simulation (Probenahme aus dem Modell) * Inferenz (versteckte Zustandsschätzung) * Lernmodellparameter aus Daten PMT unterstützt mehrere Inferenzmethoden, sowohl genau als auch annähernd (z. B. Gewinner nimmt alles an.) Modellparameter werden aus Daten mit maximaler Wahrscheinlichkeitsschätzung (MLE) gelernt. PMT unterstützt auch willkürliche Ausschüttungsdaten.
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