維特比演算法詳解 Python 版
2021_0124_1309__維特比演算法詳解 Python 版__LaiTaiyu 維特比演算法詳解 Python 版 ¶ 這是一個範例。 讓我們生成一個14天的序列,其中每1代表高溫,0代表寒冷。 我們將使用該算法查找這未來兩周中最有可能的天氣預報。 In [4]: # 匯入需要的模組 import numpy as np import pandas as pd # 觀察對應表 obs_map = { 'Cold' : 0 , 'Hot' : 1 } # 觀察序列 obs = np . array ([ 1 , 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 1 ]) # 建立觀察對應表的逆字典 inv_obs_map = dict (( v , k ) for k , v in obs_map . items ()) # 建立觀察序列的文字列表 obs_seq = [ inv_obs_map [ v ] for v in list ( obs )] # 建立模擬觀察序列的 DataFrame print ( "Simulated Observations: \n " , pd . DataFrame ( np . column_stack ([ obs , obs_seq ]), columns = [ 'Obs_code' , 'Obs_seq' ]) ) # 初始化矩陣 pi = [ 0.6 , 0.4 ] # initial probabilities vector # 狀態文字清單 states = [ 'Cold' , 'Hot' ] # 隱藏天氣狀態清單 hidden_states ...




































