概率图：HMM：状态转移矩阵
由于随机变量Z是离散的，所以是状态转移矩阵，如果变量是连续的，则是状态转移函数，比如马尔科夫决策过程中的状态转移函数P{s',r|s,a}，也叫动态特性。 状态转移矩阵示例 表示zt变量有三个状态c1,c2,c3,分别转移到zt+1时刻的c1,c2,c3的概率。（数值待定） ...
原文：(补) HMM 求解参数-状态转移矩阵 A
昨天在看的时候, 才发现, HMM参数求解给忘了 状态转移矩阵A的求解, 我以为我做了...好气哦, 不多比比, 直接来. A 是状态转移矩阵, 表示在 已知前一个状态下, 求解后一个概率 写出来就是一个条件概率 p z k j z k i frac p z k j, z k i p z k i 最基础的条件概率公式哈 分母 p z k 可以通过前面的 F B 算法计算出来, 所以问题在于如何计算 ...
2020-01-03 21:56 0 882 推荐指数：
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摘自：http://blog.csdn.net/baskbeast/article/details/51218777 可以看 《统计学习方法》里的介绍 举一个日常生活中的例子，我们希望根据当前天气的情况来预测未来天气情况。一种办法就是假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态，即马尔科夫 ...