寻找最可能的隐藏状态序列 (Finding most probable sequence of hidden states)
对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。
之前的那个问题变转,http://blog.youkuaiyun.com/jeiwt/article/details/8076019
假设连续观察3天的海藻湿度为(Dry,Damp,Soggy),求这三天最可能的天气情况。天气只有三类(Sunny,Cloudy,Rainy),而且海藻湿度和天气有一定的关系。
已知:
1. 隐藏的状态:Sunny,Cloudy, Rainy;海藻湿度有四类{Dry,Dryish, Damp,Soggy }
2. 观察状态序列:{Dry, Damp, Soggy };
3. 初始状态序列:Sunny(0.63),Cloudy(0.17),Rainy(0.20);
4. 状态转移矩阵:
|
|
Sunny |
Cloudy |
Rainy |

本文介绍了如何应用维特比算法来寻找给定观察序列下,对应最可能的隐藏状态序列。以天气预测为例,通过建立HMM模型,计算出在连续三天海藻湿度为Dry、Damp、Soggy的情况下,最可能的天气状态序列{Sunny, Rainy, Rainy}。"
104465767,9315378,Python 实现学员信息管理系统,"['Python编程', '数据结构', '用户交互', '程序设计']
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