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(Frage) für Interessierte | Datum: | 20:43 Di 02.08.2005 | Autor: | jasmen |
Hallo,
kann mir jemand erklären, wie ich nach Hidden Markow Modell mit Forward Algorithmus P(Oi|λ) und arg maxQ P(Q|Oi,λ) ausrechne?
Beispiel "Wetter"
ich habe folgende Sequenzen:
O1 = { trocken, eher feucht, feucht }
1.) Zustandsübergangswahrscheinlichkeiten
| 0.4 0.3 0.3 |
A = {aij} = | 0.2 0.6 0.2 |
| 0.1 0.1 0.8 |
2.) Initiale Wahrscheinlichkeiten:
P(Regen)=0.2; P(Bewölkt)=0.17; P(Sonne)=0.63
3.) Wahrscheinlichkeiten für die Beobachtungen
Trocken Eher trocken Eher feucht Feucht
Regen 0.05 0.10 0.35 0.50
Bewölkt 0.25 0.25 0.25 0.25
Sonne 0.60 0.20 0.15 0.05
Ich habe zwar die Formel, aber kann damit irgendwie nicht viel anfangen :(
Als Ergebnis soll das rauskommen:
α1(1) = 0.0100 α2(1) = 0.017605 α3(1) = 0.007532750
α1(2) = 0.0425 α2(2) = 0.016575 α3(2) = 0.004983750
α1(3) = 0.3780 α2(3) = 0.047085 α3(3) = 0.002313225
=> P(O1|λ) = Σi=13 α3(i) = 0.014829725
Danke Euch im Voraus!
jasmen
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | Datum: | 11:13 So 07.08.2005 | Autor: | matux |
Hallo Jasmen!
Leider konnte Dir keiner hier mit Deinem Problem in der von Dir vorgegebenen Zeit weiterhelfen.
Vielleicht hast Du ja beim nächsten Mal mehr Glück .
Viele Grüße,
Matux, der Foren-Agent
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