Data Science, Statistics, Dynamic Programming, Machine Learning.
Probabilities)。那麼，只要我們將這個機率乘上狀態轉移的機率，我們就可以得到下一時刻 t+1 時，狀態為 k 的機率，記為 : 那麼此時所有在時刻 t 往下轉移到新隱藏狀態 k 的機率有多少呢? 很簡單，因為馬可夫互相獨立的性質因素，我們可以簡單將其加總得到 : 這東西就是時刻 t 觀察到狀態為 o1, o2, …, ot，且時刻 t+1 為新隱含狀態 k 的機率，並且也由於這個互相獨立的性質，我們可以推廣到時刻 t+1 時，觀察到 o1, o2, …, ot, ot+1，且其隱藏狀態為 k 的機率 : 比照這個模式，我們可以從 t = 1 開始往後推廣，如果要計算在時刻 T