Die gebruik van verborge Markov Models ( HMM ) vir Voorspelling Sommige van die meer algemeen gebruik word ( en oor geskryf ) aansoeke van HMM is vir Leer en Inferensie ( Patroonherkenning ) . Dit word gedoen deur die leer van die HMM parameters ( begintoestand Distribution , Sate Oorgang Matrix , Emission Matrix ) van die historiese data en dan die uitvoering van berekeninge soos die bepaling van die huidige stand van die huidige uitstoot vektor . Maar hoe kan jy 'n HMM gebruik vir voorspelling. 1. Bepaal die mees waarskynlike Huidige staat deur die toepassing van die geleer HMM om die data tot die huidige oomblik se tyd . 2. Gebruik die staat Oorgang Matrix om die mees waarskynlike oorgang van die huidige stand van die volgende toekomstige staat te bepaal . 3. Gebruik die Emissies Matrix om die Emissies Vector bepaal ( in effek die toekoms / voorspel datapunte ) vir die Volgende toekomstige staat
No comments:
Post a Comment