Saya mencoba memahami apa perbedaan antara HMM standar dan HMM Bayesian. Wikipedia hanya menyebutkan secara singkat bagaimana modelnya tetapi saya perlu tutorial yang lebih rinci. Apakah ada yang tahu tentang makalah atau implementasi yang bisa saya lihat?
Saya juga punya masalah dengan terminologi yang digunakan. Apa artinya secara praktis jika Anda "menempatkan / menempatkan Dirichlet sebelum distribusi"?
bayesian
hidden-markov-model
Laughingman
sumber
sumber
Jawaban:
Dalam hal Dirichlet sebelumnya, saya percaya itu mengatakan bahwa Anda memiliki satu set variabel yang semuanya persentase / proporsi antara 0 dan 1 dan semua menambahkan hingga 1. (Yaitu mana dan ) Dalam kasus HMM, yang dapat digunakan untuk memodelkan probabilitas transisi ke salah satu dari status yang mungkin, atau probabilitas memancarkan salah satu dari simbol yang mungkin.n x1...xn 0 ≤xsaya≤ 1 ∑xsaya= 1 n n
The halaman wikipedia Dirichlet mengatakan itu cukup baik, terutama bagian yang berjudul "Conjugate untuk kategoris / multinomial".
sumber