机构名称：
¥ 1.0
简单来说，可观测性驱动着任何随机过程的概率特征。让 X t 成为离散状态变量，其值可以用整数 1,…S 表示，其中 S 是可能状态的数量。转换模型 p(X t |X t-1 ) 变为 SxS 矩阵 T，其中 T ij = p(X t =j | X t-1 =i)，T ij 是从 i 状态转换到 j 状态的概率。在这里，为了解决转换问题，我们通常将传感器模型置于矩阵形式，其中 e t 是时间 t 的证据变量，需要为每个状态使用 p(e t |X t =i) 指定，对于每个状态 i，保持 (O t)，第 i 个对角线项 p(e t |X t =i) 和其他值为 0。使用列向量后，前向和后向方程得出；
人工智能 (AI) 和机器学习的基本数学...
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