n步转移概率
2021-05-14 本文已影响0人
QuietRG
在上一节 一步转移概率的基础上 演变出了 n步转移的概率 不关心中间的过程 (其实在运算的过程中 每一步的运行状态 都可看出来) 关心的只有 初始状态矩阵 以及 终止状态的矩阵 (终于的体会到矩阵的作用了 可以简化计算 以及完成一些复杂的计算 现实世界的一些变化 通过矩阵可以完成 这里自己思考的一个问题 学习方式的规划 自己在 老将的频道提及的启蒙时期的学习 什么是可以接收 并且提升的比较好的方式 最后就是 合理的输入性的学习 以及相对应的输出 不符合对等关系的输入输出 以及 了解自身的情况 就无法做出相匹配的状态 最原始的 或者说是 根本性的方式 首先要清楚的了解自己
欠缺的是什么 想要提升的有哪些 自己现阶段的状态 紧接着就是寻找自己 可理解的输入 或者称为 i+1 的状态 i指的正是你自己的状态 1就是相比于你的能力 提升一点点的东西 具体的东西 因人而异
主要的是经过自己的尝试 找到自己的可理解型的输入 从这个角度出发 了解自己也是在同时发生的 了解自己 或者说是认识自己的 一个方面 可以从 寻找自己的可理解性的输入 开始 与之相差不多的就是自己的水平 相应的你想要提升的 就从具体的方面 下手 ) 之后提及的是状态的分类与性质 (研究一种状态 相应的同类型的状态就全部了解了 减少了研究的量 或者重复的工作 ) 两种状态之间的关系 互通 (就可以称之为相同的状态) 与 可达 可视化的一个方法是 画 状态转移图