Qu'est-ce que cela signifie que P (λ) est la probabilité a priori dans un modèle de Markov caché?

Question

Compte tenu des paramètres suivants:

• λ = (A, B, π).
• A = matrice de transition d'état
• A = {a [i] [j]} = {P (état q [i] à t | t + 1 l'état q [j])},
• B = la matrice d'observation et
• π = la distribution initiale.

La phrase ci-dessous est-elle correcte? (expliquant la relation entre λ et A):

a [i] [j] = P (état q [i] en t | état q [j] en t + 1) = P (état q [i] ] à t | état q [j] à t + 1, λ)

S'il vous plaît, aidez-moi!

Answer 1

P(state q[i] at t | state q[j] at t+1) =P(state q[i] at t | state q[j] at t+1, λ) 

Cette expression serait

P(state q[i] at t | state q[j] at t+1) =P(state q[i] at t | state q[j] at t+1, λ)/P(λ)