因此，在给定学习数据集的情况下，我成功地估计了特定隐马尔可夫模型 (HMM) 中的大部分参数。这些参数是:隐藏状态的发射概率和马尔可夫链的转移矩阵$P$。我使用吉布斯采样进行学习。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)，我想从学习的参数中推导出它。我该怎么做？
另外，$\pi$ 是否与 $P$ 的平稳概率分布相同？
最佳答案
实现此目的的最简单方法是使用特殊的 [start] 标记。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。
关于statistics - 确定 HMM 的初始概率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18630386/