R*i
2 楼
码农们干瞪眼了.
x*a
8 楼
往前走一步
a*n
11 楼
这不就是前向算法解决的问题吗?
看这里:
http://zipperary.com/2013/10/17/3-problems-in-hmm/
more:
http://www.52nlp.cn/category/hidden-markov-model/page/4
隐马模型三个基本算法:
前向算法:计算观察序列的概率
Viterbi:寻找最可能的隐藏状态序列
前向-后向算法:根据观察序列生成模型
看这里:
http://zipperary.com/2013/10/17/3-problems-in-hmm/
more:
http://www.52nlp.cn/category/hidden-markov-model/page/4
隐马模型三个基本算法:
前向算法:计算观察序列的概率
Viterbi:寻找最可能的隐藏状态序列
前向-后向算法:根据观察序列生成模型
z*m
12 楼
此题没有观察序列,也不是HMM
答案见https://www.math.ucdavis.edu/~tracy/courses/math135A/
UsefullCourseMaterial/firstPassage.pdf
【在 a***n 的大作中提到】
: 这不就是前向算法解决的问题吗?
: 看这里:
: http://zipperary.com/2013/10/17/3-problems-in-hmm/
: more:
: http://www.52nlp.cn/category/hidden-markov-model/page/4
: 隐马模型三个基本算法:
: 前向算法:计算观察序列的概率
: Viterbi:寻找最可能的隐藏状态序列
: 前向-后向算法:根据观察序列生成模型
答案见https://www.math.ucdavis.edu/~tracy/courses/math135A/
UsefullCourseMaterial/firstPassage.pdf
【在 a***n 的大作中提到】
: 这不就是前向算法解决的问题吗?
: 看这里:
: http://zipperary.com/2013/10/17/3-problems-in-hmm/
: more:
: http://www.52nlp.cn/category/hidden-markov-model/page/4
: 隐马模型三个基本算法:
: 前向算法:计算观察序列的概率
: Viterbi:寻找最可能的隐藏状态序列
: 前向-后向算法:根据观察序列生成模型
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