Probabilistisches Modell-Toolkit. Eine leistungsstarke Matlab-Toolbox für grundlegende statische und dynamische probabilistische Modelle
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Probabilistisches Modell-Toolkit. Ranking & Zusammenfassung

Probabilistisches Modell-Toolkit. Stichworte

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Probabilistisches Modell-Toolkit. Beschreibung

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. Geben Sie probabilistisches Modell Toolkit ein, um zu sehen, worum es geht!

Probabilistisches Modell-Toolkit. Zugehörige Software