các mô hình xác suất và ứng dụng phần 1

... 1. 1 Quá trình cấp Quá trình cấp l i 1. 1 .1 Định nghiã l i 1. 1.2 Hàm trung bình hàm t ự tương quan 13 1. 1.3 L/2 - liên tục 15 1. 2 Phép tính vi tích phân cho trình cấp 17 1. 2 .1 L a - k h vi 17 1. 2.2 ... NGUYÊN VÀN H Ữ U TS PHẠM P H Ú TRIÊM Biên Trình tập: bày bìa: PHẠM P H Ú TRIÊM NGỌC A N H CÁC MÔ HÌNH XÁC SUẤT VÀ ỨNG DỤNG PHẦN li - QUÁ TRÌNH DỪNG VÀ ỨNG DỤNG Mã SỐ: 1K - Đ H 0 In 10 00 cuốn, khổ 16 ... THẮNG C Á C MO HÌNH XÁC SU AT VÀ ÚNG DỤNG PHẦN li: QUÁ TRÌNH DỪNG VÀ ỨNG DỤNG (In lần thứ hai) NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI L Ờ I NÓI ĐÂU Xác suất Thống kê lĩnh vực toán ứng dụng, đòi hồi

Ngày tải lên: 12/11/2015, 10:53

... Chƣơng MÔ HÌNH MARKOV ẨN VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 1. 1.XÍCH MARKOV 1. 1 .1 .Các công thức tính xác suất liên quan 1. 1 .1. 1 .Xác suất có điều kiện 1. 1 .1. 2.Công thức ... thuyết liên quan đến mô hình cho mẫu liệu thực tế Chƣơng MÔ HÌNH MARKOV ẨN VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN 1. 1 Xích Markov 1. 1 .1 Các công thức tính xác suất liên quan 1. 1 .1. 1 Xác suất có điều kiện a Định ... N=4 55 35 Mô lần thứ 10 I 10 Y(i) 0.4256 0.5886 0.5426 0.4979 0.5 515 0.4358 0.5623 0.45 91 0.4560 0.2654 i 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Y(i) 0.44 61 0.4 312 0.5308 0.6262 0. 417 9 0.6243 0. 613 3 0.5626

Ngày tải lên: 19/01/2016, 21:14

... (1) ∈ {1, X (1) , , X k? ?1 (1) }) Đồng thời, gọi N ? ?1 PX i (1) W = P1 + i =1 Nói cách khác, N số đỉnh tiếp xúc chuỗi 1, X (1) , X (1) , trước đỉnh xuất hai lần W tổng xác suất đỉnh (xem Hình 1. 4) ... trong hoán vị nên P {I1 = 1} = 1/ 2, j >1 Vì P {Ij = 1} = 1 ta được kết quả E[R] = 1 + n +1 n? ?1 = 2 2 ♦ 1. 2 Phương pháp xác suất 1. 2 .1 Lời giới thiệu Phương pháp xác suất là một kỹ thuật ... E[W ] = E[N ] n = n = = n n n? ?1 P (N > i) i=0 n? ?1 i=0 n? ?1 i=0 (n − 1) (n − i) ni (n − 1) ! (n − i − 1) !ni (n − 1) ! = nn = (n − 1) ! nn n? ?1 i=0 n? ?1 j=0 nn? ?1? ??i (n − i − 1) ! nj j! nj j! Luận văn tốt

Ngày tải lên: 18/06/2016, 08:43

... min(k : X k (1) ∈ {1, X (1) , , X k? ?1 (1) }) Đồng thời, gọi N ? ?1 W = P1 + PX i (1) i =1 Nói cách khác, N số đỉnh tiếp xúc chuỗi 1, X (1) , X (1) , trước đỉnh xuất hai lần W tổng xác suất đỉnh Luận ... ? ?1 TN = Ij j =1 Ij = 1, 0, xích trạng thái j ngược lại 14 (2 .11 ) Luận văn tốt nghiệp Phạm Thị Thu Hằng Mệnh đề 2 .1. 3 Dãy biến ngẫu nhiên I1 , , IN ? ?1 độc lập, P {Ij = 1} = 1/ j, N ? ?1 Hệ 2 .1. 2 ... phân tích xác suất thuật toán sử dụng phương pháp xác suất Trong luận văn này, muốn giới thiệu loại mô hình phân tích xác suất hữu dụng khoa học máy tính Giả sử với hàm mở đầu xác suất, trình

Ngày tải lên: 18/06/2016, 08:43

... xác suất dừng 2 .1. 5 Ứng dụng 6 9 10 10 10 11 11 12 12 13 13 13 13 14 14 15 Luận văn tốt nghiệp ... min(k : X k (1) ∈ {1, X (1) , , X k? ?1 (1) }) Đồng thời, gọi N ? ?1 W = P1 + PX i (1) i =1 Nói cách khác, N số đỉnh tiếp xúc chuỗi 1, X (1) , X (1) , trước đỉnh xuất hai lần W tổng xác suất đỉnh Luận ... Xác suất lý thuyết tổ hợp đồ thị 1. 1 Các ví dụ 1. 1 .1 Đồ thị ngẫu nhiên 1. 1.2 Thuật toán Tìm kiếm Sắp xếp nhanh 1. 1.3 Mô hình

Ngày tải lên: 18/06/2016, 08:43

... (1) ∈ {1, X (1) , , X k? ?1 (1) }) Đồng thời, gọi N ? ?1 PX i (1) W = P1 + i =1 Nói cách khác, N số đỉnh tiếp xúc chuỗi 1, X (1) , X (1) , trước đỉnh xuất hai lần W tổng xác suất đỉnh (xem Hình 1. 4) ... trong hoán vị nên P {I1 = 1} = 1/ 2, j >1 Vì P {Ij = 1} = 1 ta được kết quả E[R] = 1 + n +1 n? ?1 = 2 2 ♦ 1. 2 Phương pháp xác suất 1. 2 .1 Lời giới thiệu Phương pháp xác suất là một kỹ thuật ... Xác suất lý thuyết tổ hợp đồ thị 1. 1 Các ví dụ 1. 1 .1 Đồ thị ngẫu nhiên 1. 1.2 Thuật toán Tìm kiếm Sắp xếp nhanh 1. 1.3 Mô hình

Ngày tải lên: 18/06/2016, 08:43

... (1) ∈ {1, X (1) , , X k? ?1 (1) }) Đồng thời, gọi N ? ?1 PX i (1) W = P1 + i =1 Nói cách khác, N số đỉnh tiếp xúc chuỗi 1, X (1) , X (1) , trước đỉnh xuất hai lần W tổng xác suất đỉnh (xem Hình 1. 4) ... Xác suất lý thuyết tổ hợp đồ thị 1. 1 Các ví dụ 1. 1 .1 Đồ thị ngẫu nhiên 1. 1.2 Thuật toán Tìm kiếm Sắp xếp nhanh 1. 1.3 Mô hình ... 1. 1.4 Sinh hoán vị ngẫu nhiên 1. 2 Phương pháp xác suất 1. 2 .1 Lời giới thiệu 1. 2.2 Ứng dụng xác suất để chứng minh tồn

Ngày tải lên: 29/08/2016, 21:55

... n n? ?1 P (N > i) i=0 n? ?1 i=0 n? ?1 i=0 (n − 1) (n − i) ni (n − 1) ! (n − i − 1) !ni (n − 1) ! = nn = (n − 1) ! nn Footer Page 10 of 16 n? ?1 i=0 n? ?1 j=0 nn? ?1? ??i (n − i − 1) ! nj j! nj j! Header Page 10 4 ... đóng góp thầy cô bạn! Hà Nội, tháng 11 /2 015 Phạm Thị Thu Hằng Footer Page of 16 Header Page of 16 Chương Xác suất lý thuyết tổ hợp đồ thị 1. 1 Các ví dụ 1. 1 .1 Đồ thị ngẫu nhiên Mỗi đồ thị bao ... biến cố 11 2 Footer Page 11 4 of 16 Header Page 11 5 of 16 Luận văn tốt nghiệp Phạm Thị Thu Hằng Gọi S1 thời điểm xảy biến cố, với ≤ s ≤ t, P {S1 ≤ s, N (t) = 1} P {N (t) = 1} P {N (s) = 1, N (t)

Ngày tải lên: 14/03/2017, 06:30

... (0,33%) (7,08%) 5.784 7.655 15 .048 (0, 31% ) (3 ,11 %) 5.490 6.308 1. 8 71 (1, 12%) (1, 49%) 14 .15 9 (0,36%) (3,09%) 5.547 6. 515 818 (1, 02%) (1, 17%) 968 (1, 07%) (1, 26%) Phụ lục 12 : Mẫu biểu bảng câu hỏi ... .15 3 .1 Cơ sở lý thuyết 15 3 .1. 1 Các phương pháp đo lường RRTD .15 3 .1. 1 .1 Mơ hình tổ chức xếp hạng Moodys, S&P & Fitch 15 3 .1. 1.2 Mơ hình lượng hóa RRTD 18 3 .1. 2 ... CR PLN theo PD Chênh lệch PD CR Giá trị trích lập DPRR 8 .17 6 10 .050 1. 719 36.457 1. 874 7.778 8. 714 1. 693 16 .7 41 936 7.925 8.7 51 1.8 71 16.030 826 (DP chung cụ thể) Dư nợ nhóm Tỷ lệ nợ nhóm Dư

Ngày tải lên: 23/03/2020, 23:05

... 23 1. 5 .1 Nguồn ngẫu nhiên 23 1. 5 .1. 1 Vật liệu không đồng 24 1. 5 .1. 2 Do đo đạc, thí nghiệm 24 1. 5 .1. 3 Ảnh hưởng điều kiện tự nhiên 25 1. 5 .1. 4 Do mơ hình ... mơ hình tính 25 1. 5.2 Mơ hình hóa đại lượng ngẫu nhiên 25 1. 5.2 .1 Mô xác suất 26 1. 5.2.2 Một số phân bố xác suất thông dụng 26 1. 5.3 Sự thay đổi ngẫu nhiên ... hướng giải .12 1. 3.4 Kết luận 12 1. 4 Phương pháp tính tốn hệ CĐXM gia cố đất yếu 13 1. 4 .1 Phương pháp tính tốn theo tiêu chuẩn 13 1. 4 .1. 1 Phương pháp tính tốn

Ngày tải lên: 14/07/2020, 15:03

... .11 16 .6 Suy luận suy luận xấp xỉ 11 16 .7 Phương pháp tiếp cận học sâu với mơ hình xác suất có cấu trúc 12 Chương 4: Chatbot tạo văn tự động 15 Nhóm 11 : Phạm ... Mơ hình hóa khơng cấu trúc .2 16 .2 Dùng đồ thị để mơ tả cấu trúc mơ hình 16 .3 Lấy mẫu từ mơ hình đồ thị .11 16 .4 Ưu điểm mơ hình hóa có cấu trúc 11 16 .5 ... tơi trình bày mơ hình xác suất có cấu trúc cách chun sâu 16 .1 Thách thức Mơ hình hóa khơng cấu trúc Ta dùng mơ hính xác suất để thực nhiều tác vụ khác phức tạp phân lớp Một vài tác vụ số yêu

Ngày tải lên: 04/08/2020, 00:53

... văn Năm 2 013 Mục lục GIỚI THIỆU 10 1. 1 Phân loại liệu 10 1. 2 Mơ hình tốn phân loại 12 1. 2 .1 Biểu diễn mẫu 12 1. 2.2 Phân ... + = k =1 K U Eq log P (yn,u |vn,u , β) u =1 k =1 K Eq log P (vn,u |θn ) Eq log P (zn |θn ) + + u =1 k =1 U K k =1 K Eq log q(vn,u |γn,u ) Eq log q(zn |φn ) − − u =1 k =1 k =1 Tính kỳ vọng thành phần: ... ) + l= u =1 k =1 k =1 K U K γn,u,k log θn,k φn,k log θn,k + + u =1 k =1 U K k =1 K − φn,k log φn,k − γn,u,k log γn,u,k u =1 k =1 k =1 Cập nhật φn,k K K φn,k log W (xn |µk , κk ) + lφn,k = k =1 K φn,k log

Ngày tải lên: 01/02/2021, 19:38

... văn Năm 2 013 Mục lục GIỚI THIỆU 10 1. 1 Phân loại liệu 10 1. 2 Mơ hình tốn phân loại 12 1. 2 .1 Biểu diễn mẫu 12 1. 2.2 Phân ... + = k =1 K U Eq log P (yn,u |vn,u , β) u =1 k =1 K Eq log P (vn,u |θn ) Eq log P (zn |θn ) + + u =1 k =1 U K k =1 K Eq log q(vn,u |γn,u ) Eq log q(zn |φn ) − − u =1 k =1 k =1 Tính kỳ vọng thành phần: ... ) + l= u =1 k =1 k =1 K U K γn,u,k log θn,k φn,k log θn,k + + u =1 k =1 U K k =1 K − φn,k log φn,k − γn,u,k log γn,u,k u =1 k =1 k =1 Cập nhật φn,k K K φn,k log W (xn |µk , κk ) + lφn,k = k =1 K φn,k log

Ngày tải lên: 09/02/2021, 21:31

... văn Năm 2 013 Mục lục GIỚI THIỆU 10 1. 1 Phân loại liệu 10 1. 2 Mơ hình tốn phân loại 12 1. 2 .1 Biểu diễn mẫu 12 1. 2.2 Phân ... + = k =1 K U Eq log P (yn,u |vn,u , β) u =1 k =1 K Eq log P (vn,u |θn ) Eq log P (zn |θn ) + + u =1 k =1 U K k =1 K Eq log q(vn,u |γn,u ) Eq log q(zn |φn ) − − u =1 k =1 k =1 Tính kỳ vọng thành phần: ... ) + l= u =1 k =1 k =1 K U K γn,u,k log θn,k φn,k log θn,k + + u =1 k =1 U K k =1 K − φn,k log φn,k − γn,u,k log γn,u,k u =1 k =1 k =1 Cập nhật φn,k K K φn,k log W (xn |µk , κk ) + lφn,k = k =1 K φn,k log

Ngày tải lên: 27/02/2021, 09:42

... 23 1. 5 .1 Nguồn ngẫu nhiên 23 1. 5 .1. 1 Vật liệu không đồng 24 1. 5 .1. 2 Do đo đạc, thí nghiệm 24 1. 5 .1. 3 Ảnh hưởng điều kiện tự nhiên 25 1. 5 .1. 4 Do mơ hình ... mơ hình tính 25 1. 5.2 Mơ hình hóa đại lượng ngẫu nhiên 25 1. 5.2 .1 Mô xác suất 26 1. 5.2.2 Một số phân bố xác suất thông dụng 26 1. 5.3 Sự thay đổi ngẫu nhiên ... hướng giải .12 1. 3.4 Kết luận 12 1. 4 Phương pháp tính tốn hệ CĐXM gia cố đất yếu 13 1. 4 .1 Phương pháp tính tốn theo tiêu chuẩn 13 1. 4 .1. 1 Phương pháp tính tốn

Ngày tải lên: 26/04/2021, 14:34

... MỞ ĐẦU 10 Chương TỔNG HỢP TIẾNG NĨI DÙNG MƠ HÌNH MARKOV ẨN 12 1. 1 Tổng quan tổng hợp tiếng nói từ văn 12 1. 1 .1 Giới thiệu 12 1. 1.2 Mô- đun xử lý ngôn ngữ tự ... nhiên (front-end) 12 1. 1.3 Mơ-đun sinh tín hiệu tiếng nói (back-end) 12 1. 2 Tổng hợp tiếng nói dựa mơ hình Markov ẩn 12 1. 2 .1 Giới thiệu 12 1. 2.2 Mơ hình tham số để phân ... 13 1. 2.3 Giai đoạn huấn luyện mơ hình 13 1. 2.4 Giai đoạn tổng hợp tín hiệu 13 1. 3 Kết chương 13 Chương PHÁT TRIỂN MÔ-ĐUN XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN 14 2 .1 Chuẩn

Ngày tải lên: 27/04/2021, 23:52

... văn Năm 2 013 Mục lục GIỚI THIỆU 10 1. 1 Phân loại liệu 10 1. 2 Mơ hình tốn phân loại 12 1. 2 .1 Biểu diễn mẫu 12 1. 2.2 Phân ... + = k =1 K U Eq log P (yn,u |vn,u , β) u =1 k =1 K Eq log P (vn,u |θn ) Eq log P (zn |θn ) + + u =1 k =1 U K k =1 K Eq log q(vn,u |γn,u ) Eq log q(zn |φn ) − − u =1 k =1 k =1 Tính kỳ vọng thành phần: ... ) + l= u =1 k =1 k =1 K U K γn,u,k log θn,k φn,k log θn,k + + u =1 k =1 U K k =1 K − φn,k log φn,k − γn,u,k log γn,u,k u =1 k =1 k =1 Cập nhật φn,k K K φn,k log W (xn |µk , κk ) + lφn,k = k =1 K φn,k log

Ngày tải lên: 29/04/2021, 15:43

... văn Năm 2 013 Mục lục GIỚI THIỆU 10 1. 1 Phân loại liệu 10 1. 2 Mơ hình tốn phân loại 12 1. 2 .1 Biểu diễn mẫu 12 1. 2.2 Phân ... + = k =1 K U Eq log P (yn,u |vn,u , β) u =1 k =1 K Eq log P (vn,u |θn ) Eq log P (zn |θn ) + + u =1 k =1 U K k =1 K Eq log q(vn,u |γn,u ) Eq log q(zn |φn ) − − u =1 k =1 k =1 Tính kỳ vọng thành phần: ... ) + l= u =1 k =1 k =1 K U K γn,u,k log θn,k φn,k log θn,k + + u =1 k =1 U K k =1 K − φn,k log φn,k − γn,u,k log γn,u,k u =1 k =1 k =1 Cập nhật φn,k K K φn,k log W (xn |µk , κk ) + lφn,k = k =1 K φn,k log

Ngày tải lên: 02/05/2021, 10:18

... entropy 12 3 .1 Tổng quát mô hình cực đại entropy 12 3.2 Mô hình cực đại entropy 15 3.2 .1 Dữ liệu huấn luyện 15 3.2.2 Thống kê, đặc trưng và ràng buộc 16 3.2.3 Nguyên lý cực đại entropy 17 3.2.4 ... bình là 98 .19 %. Trong đó tương ứng với từng chủ đề tỷ lệ gán nhãn đúng được biểu diễn như trong biểu đồ sau: 31 Mục lục Chương 1: Tổng quát 1 1 .1 Đặt vấn đề 1 1. 2 Giới thiệu mô hình cực đại ... ~∆L(S,f̃). Nhắc lại rằng một xác suất mô hình p S có tập các tham số λ, với mỗi đặc trưng trong tập S. Xác suất mô hình p Sυf chứa tập các tham số này, cộng với tham số mới α, tương ứng với f. Với cấu...

Ngày tải lên: 23/11/2012, 15:03

... hành bởi tính trừu tượng và độ phức tạp của mô hình. 1. 3 .Mô hình cân bằng gộp. Mô hình cân bằng gộp còn gọi là mô hình cân bằng vĩ mô, là mô hìnhcân bằng của một số các thị trường gộp, phản ... hành vi của các tác nhân kinh tế trong quá trình sản xuất, trao đổi, tiêu thụ, sản phẩm. 1. Phân loại mô hình. 1. 1 .Mô hình cân bằng riêng. Mô hình cân bằng thị trường riêng là mô hình mô tả cân ... tế là mô hình cân bằng thị trường riêng, và mô hình cân bằng vĩ mô. Với vai trò và ý nghĩa thực tiễn như vậy tôi xin lựa chọn đề tài nghiên cứu của mình là: Mô hình cân bằng và ứng dụng trong...

Ngày tải lên: 10/04/2013, 17:06