Estime processos ocultos de Markov a partir de dados
Estime um processo oculto de Markov de dois estados com três possíveis valores de emissão a partir dos dados fornecidos.
| In[1]:= |  X |
| In[2]:= |  X |
| Out[2]= |  |
Compute a verossimilhança logarítmica para os dados sob o processo estimado.
| In[3]:= |  X |
| Out[3]= |  |
Estime um processo de dois estados com emissões contínuas.
| In[4]:= |  X |
Os histogramas sobrepostos para cada caminho sugerem emissões de Gauss.
| In[5]:= |  X |
| Out[5]= |  |
Compare os resultados para o método de Baum–Welch padrão e o treinamento de Viterbi.
| In[6]:= |  X |
| Out[6]= |  |
| In[7]:= |  X |
| Out[7]= |  |
Os dados têm verossimilhança logarítmica mais alta com o processo estimado de Baum-Welch.
| In[8]:= |  X |
| Out[8]= |  |
