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发帖数: 2565 | 1 我按照wikipedia给的那个pseudo code做的。
http://en.wikipedia.org/wiki/Viterbi_algorithm
目的是想找到隐性马科夫模型(HMM)的最佳State sequence.
如果Observation比较简短, 跑起来没有问题，如果太长，我会得到None.
想必一定是因为里面概率相乘，乘太多了，就underflow了。
可否将那做乘法的那3行相应地变成：
p = log(ep[state][output] * tp[state][next_state])
prob *= log(p)
v_prob *= log(p)
我数学很差，所以想请教前辈大牛儿们，如何rescale? 查不到什么文献。
wikipedia的pseudo-code在此：
def forward_viterbi(y, X, sp, tp, ep):
T = {}
for state in X:
## prob. V. path V. prob.
T[state] = (sp[state], [ |
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