J'essaie de comprendre quelle est la différence entre un HMM standard et un HMM bayésien. Wikipedia mentionne brièvement à quoi ressemble le modèle, mais j'ai besoin d'un tutoriel plus détaillé. Quelqu'un connaît-il un document ou une mise en œuvre que je peux consulter?
J'ai également des problèmes avec la terminologie utilisée. Qu'est-ce que cela signifie pratiquement si vous "placez / mettez un Dirichlet avant une distribution"?
Réponses:
En ce qui concerne le Dirichlet avant, je pense qu'il dit que vous avez un ensemble den variables qui sont tous des pourcentages / proportions compris entre 0 et 1 et totalisent tous jusqu'à 1. (C'est-à-dire X1…Xn où 0 ≤Xje≤ 1 et ∑Xje= 1 .) Dans le cas des HMM, cela pourrait être utilisé pour modéliser la probabilité de transition vers l'un des n états possibles, ou la probabilité d'émettre l'un des n symboles possibles.
La page wikipedia de Dirichlet le dit assez bien, en particulier la section intitulée "Conjugué à catégorique / multinomial".
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