一、算法核心思想 Thompson算法的核心在于递归地将正则表达式的每个基本单元(如字符、空串、选择(|)、连接(.)、闭包(*)、加号(+)和问号(?))转换为相应的NFA组件,并通过连接、选择和闭包操作组合这些组件以构建整个正则表达式的NFA表示。1. 基本单位转换:○ 空串:转换为一个接受状态和一个开始状态,两...
一.先来介绍Thompson算法:从正则表达式到NFA。 汤普森构造法是C语言&Unix之父之一的肯·汤普森(Ken Thompson)提出的构造识别正则表达式ε-NFA的方法,其原理非常简单,先构造识别子表达式的ε-NFA,再通过几个简单的规则将ε-NFA合并,最终得到识别完整正则表达式的ε-NFA。汤普森构造法的优点是构造速度快,且构造的ε-NF...
【转载】 推荐算法之Thompson(汤普森)采样 如果想理解汤普森采样算法,就必须先熟悉了解贝塔分布。 一、Beta(贝塔)分布 Beta分布是一个定义在[0,1]区间上的连续概率分布族,它有两个正值参数,称为形状参数,一般用 Beta分布的均值是: 方差: Beta分布的图形(概率密度函数): 从Beta分布的概率密度函数的图形我们可以看...
一种简单粗暴的解决方案就是所谓的 greedy算法,这个我们在非贝叶斯情形下(系列文章[2])里已经有过详细讨论,这里就不再多说了,只是再提一下 greedy只是一种随机算法(randomized algorithm),在纯贪心算法的基础上加入一定概率的uniform exploration(也就是randomize纯贪心算法和uniform exploration)。当然,在实际中这种算法...
Thompson抽樣算法(Thompson Sampling Algorithm),一種隨機性的強化學習。 一樣是以前一章節的多臂老虎機作為例子。 抽樣算法的計算流程。 抽樣算法的第二步是由貝葉斯推斷(Bayesian Inference)作為推斷引擎。 以三台老虎機作例子,彩色棒子代表該台老虎機的期望值、X軸為獎勵、Y軸為概率。
首先看看Thompson抽样算法的计算逻辑: image image 代码这里就直接贴出来了: importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportrandom# import the datasetdataset=pd.read_csv('Ads_CTR_Optimisation.csv')# Implementing Thompson SamplingN=10000d=10ads_selected=[]numbers_of_rewards_1=[0]*d ...
实验二:THOMPSO算法的实现掌握THOMPSC算法原理和方法。二. 实验要求内容及步骤1. 输入字母表上的正规式r,输出一个接受L r 的NFA2. 采用C语言,实现该算法;3. 编制测试程序4. 调试程序;三. 实验设备计算机Wind
Thompson 算法 它的任务,是将正规式转化为与其等价的 NFA。 也就是说,它可以将任意的字母表 Σ 上的正规式 r ,转化为一个能够接受 L(r) 的 NFA N。 想要构造一个正规式,我们需要从最简单的正规式(也就是 ε 和一个个字母)开始,通过一步步添加运算,逐步把它构造成我们想要的目标正规式。最简单的正规式...
本篇报告中,我们介绍了Thompson Sampling算法,并将其应用于改进的多因子模型。Thompson Sampling算法是在线学习算法的一种,2017年年末,市值因子失效,导致大多数传统多因子模型回撤。我们想要尝试使用在线学习算法,构建可以适应这种风格转变的多因子模型 针对沪深300和中证500成分股,选取估值、盈利、成长、动量、反转、波动...
通过实验记录可知,程序输出的NFA是输入的正则表达式构造NFA的正确结果,程序的输出结果与实际的结果一致,程序能正确实现THOMPSON 算法。 通过本次试验,我初步掌握THOMPSON 算法原理和方法,并且对正则表达式和NFA有了更深入的理解,更能理解它们之间的联系,这对于以后我将他们应用于更多地方有很多帮助。同时通过上机编程锻炼了...