隱馬爾可夫模型貝葉斯關係

大家好，這是來自udacity的人工智能類。我有個問題。 P（R0）= 1表示第0天下雨的概率爲1.這是我的問題 P（R2 | H1 G2）？也就是說，我們知道我在第1天開心，脾氣暴躁，在第2天是什麼概率下雨在DAY2

2017-01-01 trial

你能解釋一下你自己面臨的困難嗎？另外，如果你爲那些不熟悉Udacity課程的人提供一些背景知識，這將會有所幫助。 –

一些有用的數據

P(R_2|H_1, G_2)可以降低到P(R_2|G_2)因爲沒有給定的轉換系數。情緒之間（然而，這可以發現一個天氣順序）。

P(R_2|G_2) = P(G_2|R_2)*P(R_2)/P(G_2) = 0.264*0.440/0.320 = 0.363

來源

2017-01-03 15:50:00 marmeladze

我不明白你是如何將P（R_2 | H_1，G_2）減少爲P（R_2 | G_2）的。請你解釋一下 – trial

鏈接https://www.ifi.uzh.ch/dam/jcr:00000000-2826-155d-ffff-ffff86200612/f-chapter4.pdf圖4.3 p（R2 | S1，W2）如何計算？（這意味着如果我在第二天走路並在第一天騎車，第二天下雨的概率是多少）我不想回答。只想學習如何用3個參數編寫這個Bayeasian公式。 – trial

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