data_mining:hmm

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data_mining:hmm [2014/11/22 02:15] – [Parameter] phreazerdata_mining:hmm [2014/12/17 00:47] (current) – [Beispiel] phreazer
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 $p(x_1,\dots,x_n,z_1,\dots,z_n) = \pi(z_1) \varepsilon_{z_1}(x_1) \prod_{k=2}^n T(z_{k-1},z_k) \varepsilon_{z_k}(x_k)$ $p(x_1,\dots,x_n,z_1,\dots,z_n) = \pi(z_1) \varepsilon_{z_1}(x_1) \prod_{k=2}^n T(z_{k-1},z_k) \varepsilon_{z_k}(x_k)$
 +
 +
 +
 +===== Forward-Backward Algorithmus =====
 +
 +===== Beispiel =====
 +Zustand ist Durschnittstemperatur: H oder C
 +Beobachtbarer Zustand ist Dicke der Ringe: S, M, L
 +
 +Nun wird Abfolge S,M,S,L beobachtet. Daraus soll die wahrscheinlichste Zustandssequenz des Markovprozess ermittelt werden.
  • data_mining/hmm.1416622559.txt.gz
  • Last modified: 2014/11/22 02:15
  • by phreazer