使用隐马尔可夫模型生成数据
隐马尔可夫模型是一个强大的分析时间序列数据的分析工具。假定被建模的系统是带有隐藏状态的马尔可夫过程,这意味着底层系统可以是一组可能的状态之一,系统经历一系列的状态转换,从而产生一系列输出。我们仅能观察输出,而无法观测状态,因为这些状态被隐藏了。我们的目标是对这些数据建模,以便我们能推断未知数据的状态转换。S={s1,s2,…,sN,} 表示所有可能状态的集合(《统计学习方法》使用Q来表示)...