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Kann man aus der a-priori-Wahrscheinlichkeitsverteilung von Umweltzuständen f(x) und a-posteriori-Wahrscheinlichkeitsverteilung von Umweltzuständen f(x|z) die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung von Signalen g(z|x) errechnen? Es geht um eine stetige Anwendung.
Ich weiß, daß Bayesianisches Updaten nach dem Informationsinput "a-priori-Wahrscheinlichkeitsverteilung von Zuständen und bedingte Verteilung der Signale, um die a-posteriori-Verteilung von Zuständen zu errechnen" funktioniert; nur habe ich nun eine Anwendung, in welcher ich das Ergebnis des Updatens und den Ausgangspunkt schon kenne und wissen möchte bei welcher Verteilungsfunktion der Signale dies so geschehen kann.
Kann mir irgend jemand weiterhelfen? Finde irgendwie nichts dazu.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 21:20 Fr 08.08.2008 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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