传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。

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分位数函数 分布。 随机变量的为 对于0 <= p < 1 ，其中alpha是第一个形状参数， beta是第二个形状参数， F(x;alpha,beta)表示参数为alpha和beta的beta随机变量的累积分布函数。 安装 $ npm install distributions-beta-quantile 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var quantile = require ( 'distributions-beta-quantile' ) ; 分位数（p [，options]） 评估分布的。 p可以是0到1之间的number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = quantile ( 0.

洪水频率分布 (FFD) 是免费软件，用于分析洪水并估计不同重现期的分位数1- 在 FFD 2.0 中，我们引入了十 (10) 个概率分布： 正态分布、对数正态分布 (2p)、Gumbel 分布Racine-Normal 分布、(GEV) 分布、Gamma 分布 (2p)、Log Pearson 3 分布、Goodrich 分布、LogNormal (3P) 和 Weibull 分布 (2p) 2-在FFD 2.1中，一些分布的参数估计方法可以是： a- 力矩法或 b- L-力矩法3-分位数的结果估计的下限和上限为 95%（古德里奇分布除外）。 4-Quantile-Quantile 图 (QQ-plot) 与相关系数 R 一起显示。 5-显示分位数和观察数据之间的均方根误差 (RMSE)。 6-回报期为：2、5 10、20、50 100、500、1000和10000年7-在excel文件

MATLAB实现LASSO分位数回归时间序列预测（完整源码和数据） 两个月数据，不同特征预测，预测80%间隔，不同特征选择误差，日前一天各个预测点的分位数，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

小波变换函数matlab代码标量上的贝叶斯分位数回归 一种执行贝叶斯标量函数的分位数回归的方法，即贝叶斯FQR。 所提出的方法适用于用p设计矩阵X给定响应函数y和n的N-被T矩阵数据集。 该存储库提供 一组MATLAB脚本，用于实现我们提出的贝叶斯FQR模型（已调整或未调整），以及朴素的逐点贝叶斯分位数回归； R脚本实现了基于引导程序的方法，与我们在本文中提出的模型进行了比较； 复制纸上所有数字的代码； 该代码可根据预处理的质谱数据调整块效应并生成模拟数据集。 文件结构： 子文件夹“ BayesianFQR /”包含一组MATLAB脚本，用于通过对回归系数函数使用离散小波变换（DWT）以及对小波系数进行先验的马蹄形实现Bayesian FQR模型。 子文件夹“ BayesianFQR_corrected_likelihood /”包含一组MATLAB脚本，用于使用回归系数函数上的离散小波变换（DWT）和三明治小波变换（DWT）使用三明治似然校正（见本文第2.4节）来实现贝叶斯FQR模型的调整版本。小波系数。 子文件夹“ BayesianQR /”包含一组MATLAB脚本，以使用非对称拉

zw-快速分位数 Rust 中的快速近似分位数算法 这个库中有两种实现：FixedSizeEpsilonSummary一种是预先知道流的大小，另UnboundEpsilonSummary一种是用于未知大小的流。您可以调整epsilon自己的错误率以在空间和准确性之间进行权衡。

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

基于深度学习分位数回归模型的风电功率概率密度预测.pdf

高维数据的惩罚复合分位数回归，李玉杰， 胡涛，在不同的科学领域中, 经常会遇到厚尾的高维数据. 此时经典的最小二乘回归的结果将变的很差. 本文章考虑模型假设为线性模型时, 模型�