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

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

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 исходов, интегрированных по времени в области [0,T]), P(.) - функция распределения вероятностей, X_A - заданные вероятности).

Ссылки

Литература

Личные инструменты