Toolkit de modelo probabilístico para MATLAB La caja de herramientas del modelo probabilística de HP (PMT) para MATLAB contiene un conjunto de funciones MATLAB y C que se puede usar para construir modelos de probabilística básicos estáticos y dinámicos. El PMT actual proporciona soporte para el seguimiento
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Toolkit de modelo probabilístico para MATLAB Descripción

Un conjunto de funciones MATLAB y C se puede usar para construir modelos de probabilística básicos estáticos y dinámicos. La caja de herramientas del modelo probabilística de HP (PMT) para MATLAB contiene un conjunto de funciones MATLAB y C que se puede usar para construir modelos probabilísticos básicos estáticos y dinámicos. La PMT actual proporciona soporte para los siguientes modelos probabilísticos: * Mezclas gaussianas, * Analizadores de factores, * Cadenas de Markov, * Modelos ocultos de Markov, y * Sistemas dinámicos lineales. Para cada modelo probabilístico, PMT proporciona funciones para * Simulación (muestreo del modelo) * Inferencia (estimación estatal oculta) * Parámetros de modelo de aprendizaje de datos. PMT es compatible con múltiples métodos de inferencia, tanto exactos como aproximados (por ejemplo, ganador). Los parámetros del modelo se aprenden de los datos utilizando la estimación máxima de probabilidad (MLE). PMT también admite distribuciones arbitrarias de datos de capacitación.

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