Encontre estados ocultos subjacentes a emissões dadas do processo oculto de Markov
Dada a sequência de observações de um sistema com um modelo conhecido, é genericamente impossível recuperar de forma única a sequência correspondente de estados inobserváveis do sistema. O Mathematica 10 suporta dois critérios comumente usados para achar a sequência "ótima" de estados associada com as observações dadas—decodificação de Viterbi e decodificação posterior. A sequência decodificada por Viterbi maximiza a verossimilhança conjunta da sequência de emissões e estados ocultos. A sequência decodificada posterior maximiza individualmente a probabilidade de estar no estado oculto para cada emissão.
Construa um modelo oculto de Markov com topologia da esquerda para a direita e distribuições de emissões sobrepostas.
| Out[2]= |  |
Ache a sequência de estado oculto mais provável usando a decodificação de Viterbi.
| Out[4]= |  |
Ache a sequência de estados ocultos individualmente mais prováveis usando decodificação posterior.
| Out[5]= |  |
A decodificação também funciona com emissões multivariadas.
| Out[7]= |  |
Ache a sequência de estados mais provável usando a decodificação de Viterbi.
| Out[9]= |  |
Ache as sequências de estado individualmente mais prováveis usando decodificação posterior.
| Out[10]= |  |
