合并分支 'caorunzhe' 到 'master'

Caorunzhe

查看合并请求 !1128

Chapter3/chapter3.tex

@@ -449,7 +449,7 @@ $计算这种切分的概率值。
 
 \noindent 其中，$\funp{P}(b|a)$表示由状态$a$转移到状态$b$的概率，由于式\eqref{eq:3.3-6}中的分式数量少于式\eqref{eq:3.3-7}，这就导致在统计中获得的$\funp{P}(A|A)$、$\funp{P}(A|B)$的值很可能会比$\funp{P}(A|B)$、$\funp{P}(B|B)$、$\funp{P}(C|B)$、$\funp{P}(D|B)$要大。
 
-\parinterval 图\ref{fig:3.3-5}展示了一个具体的例子，有一个可见状态序列$T F F T$，假设初始隐含状态是$A$，图中线上的概率值是对应的转移概率与发射概率的乘积，比如图中隐含状态$A$开始，下一个隐含状态是$A$且可见状态是$F$的概率是0.45，下一个隐含状态是$B$且可见状态是$F$的概率是0.55。图中可以看出，由于有较大的值，当可见状态序列为$T F F T$时，隐马尔可夫计算出的最有可能的隐含状态序列为$A A A A$。但是如果对训练集进行统计可能会发现，当可见序列为$T F F T$ 时，对应的隐含状态是$A A A A$的概率可能是比较大的，但也可能是比较小的。这个例子中出现预测偏差的主要原因是：由于比其他状态转移概率要大得多，隐含状态的预测一直停留在状态$A$。
+\parinterval 图\ref{fig:3.3-5}展示了一个具体的例子，有一个可见状态序列$T F F T$，假设初始隐含状态是$A$，图中线上的概率值是对应的转移概率与发射概率的乘积，比如，时刻1从图中隐含状态$A$开始，下一个隐含状态是$A$且可见状态是$F$的概率是0.65，下一个隐含状态是$B$且可见状态是$F$的概率是0.35。图中可以看出，由于有较大的值，当可见状态序列为$T F F T$时，隐马尔可夫计算出的最有可能的隐含状态序列为$A A A A$。但是如果对训练集进行统计可能会发现，当可见序列为$T F F T$ 时，对应的隐含状态是$A A A A$的概率可能是比较大的，但也可能是比较小的。这个例子中出现预测偏差的主要原因是：由于比其他状态转移概率要大得多，隐含状态的预测一直停留在状态$A$。
 
 %----------------------------------------------
 \begin{figure}[htp]