【机器学习】用摸鱼学来解释隐马尔可夫模型(HMM)

尝试用摸鱼学来解释隐马尔可夫模型假如小明一周工作六天，每天工作状态都不相同，比如有活少、活多、心情好、心情差和双倍工资5种状态，不同工作状态下工作效率也不相同，活少和心情差的时候摸鱼时间多，活多、心情好和双倍工资的时候摸鱼时间少。从小明的工作日常中可以提炼出5种状态和2种观测和观测6天。状态：活少、活多、心情好、心情不好、双倍工资观测：摸鱼、认真上班将涉及到的可能情况展开如下图所示。每一行对应相同状态，每一列对应每一天。其中红色块在矩形中的占比表示一天中摸鱼的程度，也就是摸鱼的观测概率。蓝色箭头表示不同状态间的转移概率。那么状态序列总共有5^6种。假设天数为T(列数)，状态数为N(行数)。问题1(概率计算问题 ………………………………