目录 一、马尔可夫奖励过程1.回报2.价值函数 参考文献 一、马尔可夫奖励过程 在马尔可夫过程的基础上加入奖励函数 r r r 和折扣因子 γ \gamma γ,就可以得到马尔可夫奖励过程(Markov reward process)。一个马尔可夫奖励过程由 < S , P , r , γ > <S,P,r,\gamma > <S,P,r,γ> 构成,各个组成元素的含
马尔可夫模型 马尔可夫模型是由Andrei A. Markov于1913年提出的 ∙ ∙ 设 S S是一个由有限个状态组成的集合 S={1,2,3,…,n−1,n} S={1,2,3,…,n−1,n} 随机序列 X X 在 t t时刻所处的状态为 qt qt,其中 qt∈S qt∈S,若有: P(qt=j|qt−1=i,qt−2=k,⋯)=P(qt=j|qt
参考: 周博磊老师的教程Richard S.Sutton 《Reinforce Learning》第3章 符号说明:本文用 S t S_t St 或 s 代表当前时刻 t 的状态, S t + 1 S_{t+1} St+1 或 s’ 代表下一时刻的状态; A t A_t At 或 a 代表当前时刻 t 的动作, A t + 1 A_{t+1} At+1 或 a’ 代表下一时刻的动作
今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型,思路来源是下面这篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild cognitive impairment and dementia Journal of Neurology, N