我已经使用统计包中的hmmtrain 函数在 matlab 中训练了一个 HMM。
使用hmmdecode和我在 t_0 和 t_1 之间给定的证据,我可以进行过滤和平滑来计算 t_0 和 t_1 之间可能状态的后验分布。
现在,考虑到迄今为止的所有证据,我想计算晚于 t_1 的未来状态的后验分布。在理论上,这意味着我必须在马尔可夫链上应用前向算法。
你知道我可以使用哪个 matlab 函数来做到这一点吗?我想统计包中内置了一些东西,我只是找不到它。
我已经使用统计包中的hmmtrain 函数在 matlab 中训练了一个 HMM。
使用hmmdecode和我在 t_0 和 t_1 之间给定的证据,我可以进行过滤和平滑来计算 t_0 和 t_1 之间可能状态的后验分布。
现在,考虑到迄今为止的所有证据,我想计算晚于 t_1 的未来状态的后验分布。在理论上,这意味着我必须在马尔可夫链上应用前向算法。
你知道我可以使用哪个 matlab 函数来做到这一点吗?我想统计包中内置了一些东西,我只是找不到它。
事实证明,对于 HMM,matlab 统计数据包有点稀缺。Kevin Murphy 的工具箱似乎提供了更多功能和许多便利功能。
要获得 t_2 处隐藏状态的概率,只需将 t_1 上的后验乘以转换矩阵。