Я не могу найти конкретный вариант использования алгоритма Баума-Уэлча, в котором алгоритм используется для обучения параметров модели и при этом сохраняет состояния в качестве исходных состояний.Например, я могу использовать алгоритм Баума Уэлча, используя последовательность наблюдений и предоставляя количество скрытых состояний.Но скрытые состояния, генерируемые алгоритмом Баума-Уэлча, будут полностью отличаться от состояний, которые меня интересуют. Алгоритм генерирует 2 скрытых состояния (S1, S2), но эти состояния могут полностью отличаться от состояний, которые меня интересуют (скажем, Горячий и Холодный).Проблема здесь в том, что у меня нет точных измерений состояний для известных данных.
Я не могу использовать максимальную вероятность, поскольку известные данные для состояний не точны.