Data Science, Statistics, Dynamic Programming, Machine Learning.
第四步、有了Ht之後我們就可以倒推，在Ht中的每一個節點利用Backpointer可以得知在那當下最有可能的隱藏狀態，於是得到了最終結論。該病人可能是 {健康、健康、生病} 的真實健康狀態。 接下來，又進入到演算法實況，請參考 : 鮑姆威爾奇算法 Baum-Welch Algorithm 接下來進入到 HMM 的最後一個問題，即反向求解轉移參數，這個問題比前兩者更為複雜，因為我們想處理的角度通常是站在沒有隱藏序列的情況下去進行，這也更符合現實的情況，以上述那個病人的例子而言，即我有這個病人的闡述狀況後，我能否去得知 : 1. 健康與生病狀態下，產生各種症狀(頭痛、發寒、正常)的機率 2.