Verborgene Markov-Prozesse auf Basis von Daten schätzen
Schätzen Sie auf Basis der gegebenen Daten den Übergang zwischen zwei Zuständen mit drei möglichen Emissionswerten.
| In[1]:= |  X |
| In[2]:= |  X |
| Out[2]= |  |
Berechnen Sie die Log‐Likelihood für die Daten, die die Grundlage des geschätzten Prozesses darstellen.
| In[3]:= |  X |
| Out[3]= |  |
Schätzen Sie den Übergang zwischen zwei Zuständen mit stetigen Emissionen.
| In[4]:= |  X |
Die überlagerten Histogramme für jeden Pfad deuten auf Gaußsche Emissionen hin.
| In[5]:= |  X |
| Out[5]= |  |
Vergleichen Sie die Ergebnisse des standardmäßig eingesetzten Baum–Welch-Algorithmus und der Trainingsdaten des Viterbi-Algorithmus.
| In[6]:= |  X |
| Out[6]= |  |
| In[7]:= |  X |
| Out[7]= |  |
Die Log-Likelihood der Daten ist mit dem Baum–Welch-Algorithmus größer.
| In[8]:= |  X |
| Out[8]= |  |
