Data Science, Statistics, Dynamic Programming, Machine Learning.
ot)，就能評估在該參數組合下，此序列出現的概率。其應用是我們能夠對給定的模型與輸出去評估其機率值，藉以針對幾種可能的發生情況做期望值評估，比如我們事先知道幾種可能的輸出狀況，每一種輸出狀況對應到不同的策略與效益成本損失，因此我們可以評估所有狀況後，得出未來整體的期望損失以及了解如何結合不同策略。 2. 當然承上述，我們也想知道在給定模型參數與觀測序列後，反向推估隱含序列，相比前兩個問題不涉及對隱含序列的推估，這種算法的應用面又更廣泛一些，因為涉及對觀察現象背後成因的推估。比如根據症狀了解病人健康狀態的可能性、根據供貨銷售量推估供應鏈是否充足等。 3.