Ми працюємо над відновленням додатку Unionpedia у Google Play Store
ВихідніВхідний
🌟Ми спростили наш дизайн для кращої навігації!
Instagram Facebook X LinkedIn

Динамічна баєсова мережа

Індекс Динамічна баєсова мережа

Динамі́чна ба́єсова мере́жа (ДБМ, Dynamic Bayesian Network, DBN) — це баєсова мережа, що співвідносить змінні між собою через суміжні проміжки часу.

Зміст

  1. 18 відносини: GNU General Public License, MATLAB, Пітер Норвіг, Прихована марковська модель, Прогнозування, Національний науковий фонд, Робототехніка, Розпізнавання мовлення, Рекурсивне баєсове оцінювання, Стенфордський університет, Секвенування, Фільтр Калмана, Марковська мережа, Модель авторегресії — ковзного середнього, Методи Монте-Карло марковських ланцюгів, Білки, Біоінформатика, Генна регуляторна мережа.

  2. Баєсові мережі
  3. Незавершені статті зі статистики

GNU General Public License

Талісман проекту GNU GNU General Public License (Загальна публічна ліцензія GNU або Загальна громадська ліцензія GNU) — одна з найпопулярніших ліцензій на вільне програмне забезпечення, створена Річардом Столменом для проекту GNU.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і GNU General Public License

MATLAB

MATLAB — пакет прикладних програм для числового аналізу, а також мова програмування, що використовується в даному пакеті.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і MATLAB

Пітер Норвіг

Пітер Норвиг — американський вчений в галузі обчислювальної техніки.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Пітер Норвіг

Прихована марковська модель

Прихо́вана ма́рковська моде́ль, ПММ (hidden Markov model, HMM) — це статистична марковська модель, у якій система, що моделюється, розглядається як марковський процес із неспостережуваними (прихованими) станами.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Прихована марковська модель

Прогнозування

Прогнозування — процес передбачення майбутнього стану предмета чи явища на основі аналізу його минулого і сучасного, систематично оцінювана інформація про якісні й кількісні характеристики розвитку обраного предмета чи явища в перспективі.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Прогнозування

Національний науковий фонд

Національний науковий фонд (National Science Foundation, NSF) — незалежне агентство при урядові США, що забезпечує фундаментальні дослідження та освіту у всіх галузях науки (окрім медицини).

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Національний науковий фонд

Робототехніка

Рука робота Робототе́хніка (від робот і техніка; robotics) (robotics, Robotertechnik f) — прикладна наука, що опікується проектуванням, розробкою, будівництвом, експлуатацією та використанням роботів, а також комп'ютерних систем для їх контролю, сенсорного (на основі вихідних сигналів давачів) зворотного зв'язку і обробки інформації автоматизованих технічних систем (роботів).

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Робототехніка

Розпізнавання мовлення

Розпізнава́ння мо́влення (speech recognition) або мо́влення-у-те́кст (speech to text (STT))— процес перетворення мовленнєвого сигналу в текстовий потік.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Розпізнавання мовлення

Рекурсивне баєсове оцінювання

Рекурси́вне ба́єсове оці́нювання, відоме також як фі́льтр Ба́єса, — це загальний імовірнісний підхід до рекурсивного оцінювання невідомої функції густини ймовірності протягом часу з використанням вхідних вимірювань та математичної моделі процесу.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Рекурсивне баєсове оцінювання

Стенфордський університет

Кампус Стенфордського університету Університет імені Ліленда Стенфорда-молодшого (Leland Stanford Junior University) або Стенфордський університет — приватний вищий навчальний заклад міста Стенфорд, Каліфорнія, США.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Стенфордський університет

Секвенування

Упослідовнення або секвенува́ння (від Sequentum — послідовність) — молекулярно-біологічний термін, який застосовують при описанні методів, які використовуються для встановлення послідовності визначення первинної структури (тобто послідовності мономерів в гетерополімері) нерозгалужених біополімерів.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Секвенування

Фільтр Калмана

Фільтр Калмана відстежує оцінюваний стан системи та дисперсію або невизначеність оцінки. Оцінка оновлюється з використанням моделі переходу, та вимірювань. \hatx_k\mid k-1 позначає оцінку стану системи у момент часу ''k'' до того, як ''k''-те вимірювання ''y''''k'' було взято до уваги; P_k\mid k-1 є відповідною невизначеністю.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Фільтр Калмана

Марковська мережа

У теорії ймовірностей, Ма́рковська мере́жа, або Ма́рковське випадко́ве по́ле — це графічна модель, в якій множина випадкових величин з Марковською властивістю описується неорієнтованим графом.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Марковська мережа

Модель авторегресії — ковзного середнього

У статистичному аналізі часових рядів моделі авторегресії — ковзного середнього (АРКС, autoregressive–moving-average models, ARMA) пропонують економний опис (слабко) стаціонарного стохастичного процесу в термінах двох многочленів, одного для, а другого — для.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Модель авторегресії — ковзного середнього

Методи Монте-Карло марковських ланцюгів

У статистиці, ме́тоди Мо́нте-Ка́рло ма́рковських ланцюгі́в (МКМЛ, Markov Chain Monte Carlo, MCMC) — це клас алгоритмів для вибірки з розподілу ймовірностей на базі побудови такого ланцюга Маркова, що має бажаний розподіл як свій рівноважний розподіл.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Методи Монте-Карло марковських ланцюгів

Білки

ядерного антигену проліферуючих клітин (''PCNA'') людини. Білки́ — складні високомолекулярні природні органічні речовини, що складаються з амінокислот, сполучених пептидними зв'язками.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Білки

Біоінформатика

геному людини — одне з найбільших досягнень біоінформатики. Біоінформа́тика — галузь обчислювальної біології, що застосовує машинні алгоритми і статистичні методи для аналізу великих наборів біологічних даних, які, як правило, складаються з великого числа нуклеотидних (ДНК і РНК) та пептидних (білки) послідовностей і даних структури білків.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Біоінформатика

Генна регуляторна мережа

Структура генної регуляторної мережі Керування генною регуляторною мережею Генна регуляторна мережа (ГРМ) — це набір молекулярних регуляторів що взаємодіють один з одним, а також з іншими речовинами в клітині та керують рівнем гена експресії матричної рибонуклеїнової кислоти (мРНК) та білків.

Переглянути Динамічна баєсова мережа і Генна регуляторна мережа

Див. також

Баєсові мережі

Незавершені статті зі статистики