Statistics 确定HMM的初始概率

因此，在给定学习数据集的特定

隐马尔可夫模型（HMM）

中，我已经设法估计了大多数参数。这些参数是：隐状态的发射概率和马尔可夫链的转移矩阵。我使用了

Gibbs抽样

进行学习。现在仍然缺少一组参数，即初始概率$\pi$（链开始位置的概率分布），我想从学习到的参数中推断出来。我怎么做

---

另外，$\pi$是否与$p$的平稳概率分布相同？

实现这一点的最简单方法是使用特殊的[start]令牌。然后您就知道，这将始终是第一个标记，并且在模型中学习从[start]标记到其他单词的转换

---

马尔可夫链的平稳分布是$p$的边际分布。

在过去的几天里，我一直对同样的问题感到困惑。据我所知，从我调查的所有论文中，PI取决于抽样序列中的第一个输出。换句话说，无论使用哪种推导，答案都会因采样序列的不同而不同。因此，我认为，这是一个更频繁的问题。你必须进行实际的实验，并将你的答案与从中获得的数据进行平均

我不认为这回答了海报的问题。他问起了$\pi$。答案是P$。我误读了什么吗？