Verborgene Markov-Prozesse auf Basis von Daten schätzen
Schätzen Sie auf Basis der gegebenen Daten den Übergang zwischen zwei Zuständen mit drei möglichen Emissionswerten.
Out[2]= | |
Berechnen Sie die Log‐Likelihood für die Daten, die die Grundlage des geschätzten Prozesses darstellen.
Out[3]= | |
Schätzen Sie den Übergang zwischen zwei Zuständen mit stetigen Emissionen.
Die überlagerten Histogramme für jeden Pfad deuten auf Gaußsche Emissionen hin.
Out[5]= | |
Vergleichen Sie die Ergebnisse des standardmäßig eingesetzten Baum–Welch-Algorithmus und der Trainingsdaten des Viterbi-Algorithmus.
Out[6]= | |
Out[7]= | |
Die Log-Likelihood der Daten ist mit dem Baum–Welch-Algorithmus größer.
Out[8]= | |