Я использую скрытую марковскую модель для распознавания жестов. Я уже создал матрицу перехода, используя данные из набора обучающих данных. Я не могу найти никаких источников для создания матрицы излучения.
Могу ли я создать его таким образом?
B_ij = (# of transitions from state j to observation i)/(# of states j)
Обратите внимание, что я создал матрицу перехода аналогичным образом:
A_qs = (# transitions from state q to state s)/(# transitions from state q)
Да, вы абсолютно правы. Чтобы обучить модель на основе существующих данных, вероятности эмиссии для состояния j устанавливаются как (количество раз, когда состояние j испускало символ s) / (количество раз, когда состояние j возникало).
Однако, если у вас есть много потенциальных символов, которые могут быть сгенерированы, и/или ограниченный объем обучающих данных, часто может быть хорошей идеей использовать псевдосчетчики, чтобы никакая потенциально действительная вероятность эмиссии не была установлена на 0.
