Что означает, что P (λ) является априорной вероятностью в скрытой марковской модели?

Question

С учетом следующих параметров:

• λ = (A, B, π).
• A = матрица перехода состояний
• A = {a [i] [j]} = {P (состояние q [i] в ​​момент t | состояние q [j] при t + 1)},
• B = матрица наблюдения и
• π =начальное распределение.

Это правильное предложение ниже?(делая явное соотношение между λ и A):

a [i] [j] = P (состояние q [i] в ​​t | состояние q [j] в t + 1) = P (состояние q[i] в ​​момент t | состояние q [j] в момент t + 1, λ)

Пожалуйста, помогите!

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)

Это выражение будет

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)