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大家乐娱乐中心:金华供电营业厅储备人员

文章来源:大家乐娱乐中心    发布时间:2018年05月23日 00:04  【字号:      】

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【文/铁皮小鼓】

第一列对应于「从前一次投掷使用公平骰子的状态,转换到当前使用公平骰子状态的概率或成本(第一行的值),或转换到有偏骰子状态的概率(第二行的值)」。因此,第一列中的第一个元素编码了在给定我本次投掷使用了公平骰子的前提下,预测下一次投掷使用公平骰子的概率。如果数据显示,我不太可能在连续使用公平骰子,模型会学习到这个概率应该很低,反之亦然。同样的逻辑也适用于第二列。

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矩阵的第一和第二列假设我们知道在前一次投掷中使用了哪个骰子,因此我们必须将第一次投掷作为一个特例来对待。我们将把相应的概率存储在第三列中。

参数估计

假设给定一个投掷的集合 X* *以及它们相应的骰子标签 Y。我们将会找到使整个训练数据的负对数似然最小的转移矩阵 T。我将会向你展示单个骰子投掷序列的似然和负对数似然是什么样的。为了在整个数据集上得到它,你要对所有的序列取平均。

P(x_i | y_i) 是在给定当前的骰子标签的前提条件下,观测到一个给定骰子投掷点数的概率。举例而言,如果 y_i 为公平骰子,则 P(x_i | y_i) = 1/6。另一项 T(y_i | y_{i-1}) 是从上一个骰子标签转换到当前投资标签的概率,我们可以直接从转移矩阵中读取出这个概率。

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(责任编辑:杨思婕)

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