Data Science, Statistics, Dynamic Programming, Machine Learning.
就是一個解碼的過程，與上面介紹的 Forward-Backward 有點像，我們手上都有參數組合與觀測序列，且同樣是基於動態規劃去求解的演算法，只是不同於專注在觀測序列本身出現的機率，在這裡我們想要反向解碼最佳的可能隱藏序列。 當然，有人可能會好奇說，剛才透過前向後向算法不是已經可以推估出在時刻 t 之下隱藏狀態為 i 的機率了嗎 ? 但一來預測單一條件並不能保證整體是最佳輸出序列，二來就算是最佳情況，即轉移機率都良好的定義(大於0小於1)的情況下，也需要繼續進行迭代讓算法複雜度進一步提升。 因此，我們需要來重新研究一個可以同時考慮整體的算法。在這裡維特比因為是 Viterbi，我統一用