P (λ)가 숨겨진 마코프 모델의 사전 확률임을 의미합니까?

Question

주어진 다음의 파라미터 :

• λ = (A, B, π). {(| 상태 Q [J] t에서 + 1 상태 Q [I] t에서) P}
• A는 상태 천이 행렬
• A = {A [I] [J]} =에게 = B = 관측 행렬 및
• π = 초기 분포.

다음 문장이 올 바르니? (λ와 A 사이의 관계를 명시 적으로 만든다) :

a [i] [j] = P (t + 1에서의 상태 q [i]) = P ]에서 t | 상태 q [j] t + 1, λ)

좀 도와주세요! 이미 가정은 조금 이상한 :

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) 

이 표현은 옛날에도 불구하고, 가산

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)