Lors de l'utilisation d'un HMM, la probabilité d'émission par état doit être définie. Si elle n'est pas définie, la covariance serait une matrice d'identité. C'est la covariance par défaut dans la plupart des bibliothèques HMM que j'ai utilisées. Qu'est-ce que cela signifie si la covariance d'une probabilité d'émission est une matrice d'identité?Probabilité d'émission du modèle de Markov caché La covariance est une matrice d'identité?
Puisque je ne sais pas quels paquets ni le langage de programmation que vous utilisez, je m'efforcerai seulement de deviner ce que vous voulez dire pour vous aider.
La probabilité d'émission dans un modèle HMM est simplement une fonction de
. Il n'y a aucune restriction sur le
-s et donc nous pourrions supposer que ceux-ci dessinent à partir d'un p.d.f multivarié. qui nécessitent un vecteur de moyennes et une matrice de variance-covariance.
Maintenant, qu'est-ce que cela signifie que nous avons une matrice Variance-Covariance = Identité par défaut? Cela signifie simplement que notre distribution multivariée pour s suit les moyennes que nous avons spécifiées et sont indépendants entre eux et chacun a une variance de 1.
Habituellement cependant, les émissions dans un HMM sont discrètes plutôt que continues, et encore moins multivariées! :)
Dans la bibliothèque hmm (jahmm), la probabilité d'émission nécessite des moyennes et une matrice de covariance, et non une matrice de variance-covariance? voir le constructeur ici http://jahmm.googlecode.com/svn/javadoc/0.6.2/index.html?be/ac/ulg/montefiore/run/jahmm/OpdfMultiGaussian.html Est-ce que je fais ça correctement? Devrais-je mettre une matrice de covariance ou une matrice de variance-covariance? – Poyatoo
C'est la même chose! : D tge nom correct est matrice de variance-covariance, mais ppl peut nommer matrice de covariance – moldovean