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前向算法(Forward Algorithm)
今天也想吃云吞: P(Day3-Suny)= (P(Day2-Sunny)*0.5 + P(Day1-Cloudy)*0.25 +P(Day1-Rainy)*0.25)* 0.05 应该是P(Day3-Suny)= (P(Day2-Sunny)*0.5 + P(Day2-Cloudy)*0.25 +P(Day2-Rainy)*0.25)* 0.05
异或操作符的妙用
七月在野，八月在宇，九月在户: 有点看不懂啊
二叉树转成左孩子右兄弟树
qq_梦里轻烟: 这个c实现好像有问题，最后一条语句应该去掉
前向算法(Forward Algorithm)
hztj2005: https://www.zhihu.com/question/20136144 叶强的回答中引用的代码A计算方法与这里一致。似乎两个代码有一个有问题，仔细分析后，https://abruzzi.iteye.com/blog/292002中的代码B从初始状态到第一天使用了转移概率，相应的发射概率使用的是前一天的，最后得到的概率值不同。而代码B第一天视同初始状态，没有使用转移概率，发射概率使用当前的。我对那个代码B后修改这两点，运行结果与这个代码一致。总而言之，对于 ('正常', '发冷', '发晕')这个观察，用代码A得出的结果是['Good', 'Good', 'Hot']。代码B得出的结果是['Good', 'Good', 'Hot', 'Good']，要去掉最后一个，才一致。
前向算法(Forward Algorithm)
hztj2005: https://abruzzi.iteye.com/blog/292002 转载有wiki上的一个python实现的forward&viterbi算法，以那个代码计算知乎https://www.zhihu.com/question/20962240中 henry回答中举的例子，P（第一天散步，第二天购物，第三天收拾），这一概率则是第三天，下雨和晴天两种情况的概率和。0.02904+0.004572=0.033612. 结果是一致的。但以那个代码计算这个博客上的数据，结果不同。初步看了一下，两边处理第一个观察值时，对初始状态的处理方法不同，即使修正了这个问题，后面的结果仍然不同。因为太忙，不能详细考察，暂且记录在这里。