我正在关注此链接http://www.blackarbs.com/blog/introduction-hidden-markov-models-python-networkx-sklearn/2/9/2017中的教程，以便在我的示例中实现隐藏马尔可夫模型。我有 2 个隐藏状态和 2 个观察到的状态。
正如我从教程中的代码中了解到的那样，HMM 的第一步是使用最大似然估计模型来估计模型的参数，然后从参数的结果中我们可以预测隐藏状态。
因此使用 Vitebri 算法来训练模型以找到最佳参数，然后预测观察到的状态。
是这样吗？如果它更易于解释，我可以分享我的代码。