Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (→Постановка задачи)
м (→Постановка задачи)
Строка 1: Строка 1:
== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
-
Задача состоит в восстановлении дискретной функции плотности вероятности <tex>f(\omega_t)</tex> (где <tex>\omega_t</tex> - элементарные исходы, зависящие от времени <tex>t \in [0, T], T < \infty</tex>, <tex>\omega_t \in (Z_+, Z_+, ..., Z_+)</tex>) при условии, что заданы условия на <tex>P_{est}(\omega_A) = X_A</tex> (где <tex>\omega_A</tex> - суперпозиция элементарных исходов в момент времени T, <tex>X_A</tex> - заданные вероятности).
+
Задача состоит в восстановлении дискретной функции плотности вероятности <tex>f(\omega_t)</tex> (где <tex>\omega_t</tex> - элементарные исходы, зависящие от времени <tex>t \in [0, T], T < \infty</tex>, <tex>\omega_t \in (Z_+, Z_+, ..., Z_+)</tex>) при условии, что заданы условия на <tex>P(\omega_A) = X_A</tex> (где <tex>\omega_A</tex> - суперпозиция элементарных исходов в момент времени <tex>T</tex>, P(.) - функция распределения вероятностей, <tex>X_A</tex> - заданные вероятности).
== Ссылки ==
== Ссылки ==

Версия 20:43, 31 июля 2008

Постановка задачи

Задача состоит в восстановлении дискретной функции плотности вероятности f(\omega_t) (где \omega_t - элементарные исходы, зависящие от времени t \in [0, T], T < \infty, \omega_t \in (Z_+, Z_+, ..., Z_+)) при условии, что заданы условия на P(\omega_A) = X_A (где \omega_A - суперпозиция элементарных исходов в момент времени T, P(.) - функция распределения вероятностей, X_A - заданные вероятности).

Ссылки

Литература

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%B8_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%D1%85_%D0%BD%D0%B0_%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%8F%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D0%BD%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%D1%85_%D1%81%D0%BE%D0%B1%D1%8B%D1%82%D0%B8%D0%B9_%28%D0%B2%D0%B8%D1%80%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%29»
Личные инструменты