decision_function未解析

`decision_function` 是一个函数，它通常用于支持向量机（SVM）算法中。它用于计算一个样本到分类超平面的距离，这个距离越大，说明这个样本被正确分类的可信度越高。

如果你在使用 `decision_function` 函数时遇到了未解析的问题，可能是因为你没有正确地包含相关的头文件或链接相关的库。你需要包含支持向量机相关的头文件，以及链接相关的库文件。具体来说，你需要在代码中包含以下头文件：

#include <svm.h>

并且在编译时链接 `libsvm` 库，例如：

g++ your_code.cpp -o your_exe -lsvm

这样就可以使用 `decision_function` 函数了。如果还有问题，请提供更具体的错误信息和代码片段，我可以帮助你更好地解决问题。

相关问题

makeDecision(){ let items = []; let mins = []; let maxs = []; let selKeys = Object.keys(this.select); for(let i=0;i<selKeys.length;i++){ if(this.select[selKeys[i]]) { items.push(selKeys[i]); mins.push(this.minvalue[selKeys[i]]); maxs.push(this.maxvalue[selKeys[i]]); } } let index = this; $.ajax({ type: "POST", url: "/make_decision_mapping", data: {"items":items,"mins":mins,"maxs":maxs}, traditional: true, success: function (rtn) { console.log(rtn); index.decisions = []; for(let i=0;i<rtn.tecs.length;i++){ let obj = {}; let names = index.tecName(rtn.tecs[i]); obj.tecone = index.getTecString(names["坡体防护技术"]); obj.tectwo = index.getTecString(names["截排水技术"]); obj.tecthree = index.getTecString(names["建植技术"]); obj.tecfour = index.getTecString(names["养护技术"]); obj.score = rtn.scores[i]; index.decisions.push(obj); } } }); },

这段代码是一个 JavaScript 函数，名为 `makeDecision()`。该函数会执行一个 AJAX POST 请求，发送 items、mins 和 maxs 三个参数到服务器的 "/make_decision_mapping" URL，然后等待服务器返回结果。在请求成功后，该函数会将返回的数据解析为 decisions 数组，并将其赋值给 index.decisions 变量。decisions 数组中的每个元素都是一个对象，包含了四个技术方案和一个得分。其中，`index` 是一个当前对象的引用，`$` 是 jQuery 库的全局变量。

马尔科夫决策过程matlab代码解析

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是一种数学模型，用于描述在一个随机环境中做出决策的过程。在MATLAB中，可以使用`mdptoolbox`库来进行MDP的建模、求解和分析。

以下是使用MATLAB的基本步骤：

1. **安装库**:
如果还未安装`mdptoolbox`，可以在命令窗口输入 `addpath('toolbox_path')` 来添加库路径，然后用`installToolboxes()`进行安装。

2. **创建状态空间和动作空间**:
通常，需要定义状态集合`S`、动作集合`A(s)`对每个状态`s`，以及转移概率矩阵`T(s,a,s')`表示从`s`采取动作`a`转移到`s'$的概率。

S = % 状态集合
A = struct(); % 动作集合，如A.s1 = {'左', '右'} 对应状态s1
T = zeros(S); % 转移概率矩阵，T(ss,:)表示从s出发的动作集合

% 初始化矩阵，例如二位迷宫的例子
T(1,:) = [0.5 0.5];
T(2,:) = [0.5 0.5 0.]; % 添加边界条件

3. **定义奖励函数**:
`R`是一个标量值数组，表示在各个状态下采取相应动作的即时回报。例如，`R(s,a)`。

4. **构建MDP模型**:

   mdp = mdptoolbox.MDP(S,A,T,R);

5. **求解策略**:
可能用到的求解方法有值迭代、策略迭代等。例如，使用`valueIteration(mdp)`求解最优策略。

6. **查看结果**:
可以通过`policy(mdp)`得到最优策略，`valueFunction(mdp)`获取状态值函数。

optimal_policy = policy(mdp);
optimal_values = valueFunction(mdp);