Estime processos ocultos de Markov a partir de dados
Estime um processo oculto de Markov de dois estados com três possíveis valores de emissão a partir dos dados fornecidos.
In[1]:= | ![]() X |
In[2]:= | ![]() X |
Out[2]= | ![]() |
Compute a verossimilhança logarítmica para os dados sob o processo estimado.
In[3]:= | ![]() X |
Out[3]= | ![]() |
Estime um processo de dois estados com emissões contínuas.
In[4]:= | ![]() X |
Os histogramas sobrepostos para cada caminho sugerem emissões de Gauss.
In[5]:= | ![]() X |
Out[5]= | ![]() |
Compare os resultados para o método de Baum–Welch padrão e o treinamento de Viterbi.
In[6]:= | ![]() X |
Out[6]= | ![]() |
In[7]:= | ![]() X |
Out[7]= | ![]() |
Os dados têm verossimilhança logarítmica mais alta com o processo estimado de Baum-Welch.
In[8]:= | ![]() X |
Out[8]= | ![]() |