다양한 길이의 시퀀스가 있습니다. 이를 위해 나중에 (부분) 시퀀스의 가능한 지속을 예측하기 위해 나중에 사용하려는 숨겨진 마코프 모델을 교육하고 싶습니다. 지금까지 HMM을 사용하여 미래를 예측하는 두 가지 방법을 찾았습니다.숨겨진 마르코프 모델을 사용하여 향후 예측을 수행하는 방법
1) 계속해서 훈계를 계속하고 그 연속 시퀀스에 대한 가능성을 얻으십시오. 예상 가능성이 가장 높은 것을 선택하십시오. 이 방법은 대륙에 가능한 값에 대한 노골적인 지식이 필요합니다.
2) (부분) 시퀀스와 함께 Viterbi 알고리즘을 사용하여 가장 가능성있는 숨겨진 상태 시퀀스를 얻습니다. 이 시퀀스에서 마지막 숨은 상태의 방출 분포를 취하여 예를 들어 예측합니다. 그 분포의 평균 (종종 가우시안이다).
내 질문은 : HMM을 사용하여 미래를 예측할 수있는 다른 원칙, 가능한 한 더 원칙이 있습니까?
감사합니다.
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