Artificial intelligence Can'；在隐马尔可夫模型中找不到清楚的例子来理解平滑
我目前正在努力学习人工智能课程中的隐马尔可夫模型。然而，我找不到任何关于平滑的例子来清楚地理解它 我知道在哪些情况下使用平滑，但我不知道如何实现Artificial intelligence Can'；在隐马尔可夫模型中找不到清楚的例子来理解平滑,artificial-intelligence,hidden-markov-models,markov-chains,bayesian-networks,Artificial Intelligence,Hidden Markov Models,Markov Chains,Bayesian Networks,我目前正在努力学习人工智能课程中的隐马尔可夫模型。然而，我找不到任何关于平滑的例子来清楚地理解它 我知道在哪些情况下使用平滑，但我不知道如何实现 有人能帮忙吗？你可以使用当前的观察（隐藏状态）来更新过去隐藏状态的信念 也许有更清楚的解释 我还发现Pedro Domingos的书《主算法》提供了一个很好的概念性理解，包括HMM与卡尔曼滤波器的关系： 如果状态和观测值是连续变量而不是离散变量，HMM就变成了所谓的卡尔曼滤波器。经济学家使用卡尔曼滤波器来消除GDP、通货膨胀和失业等量的时间序列中的噪声
有人能帮忙吗？你可以使用当前的观察（隐藏状态）来更新过去隐藏状态的信念 也许有更清楚的解释 我还发现Pedro Domingos的书《主算法》提供了一个很好的概念性理解，包括HMM与卡尔曼滤波器的关系： 如果状态和观测值是连续变量而不是离散变量，HMM就变成了所谓的卡尔曼滤波器。经济学家使用卡尔曼滤波器来消除GDP、通货膨胀和失业等量的时间序列中的噪声。“真”GDP值是隐藏状态；在每个时间步，真实值应与观测值相似，但也应与之前的真实值相似，因为经济很少突然跳跃。卡尔曼滤波器权衡这两种情况，生成一条更平滑的曲线，仍然符合观测值。” “贝耶斯牧师教堂第六章”，《主算法：对终极学习机器的探索将如何重塑我们的世界》，佩德罗·多明戈著，《基础图书》，珀尔修斯图书集团成员，2018年，第155页