hidden-markov-models - P(λ) が隠れマルコフ モデルの事前確率であるとはどういう意味ですか?

Question

次のパラメータが与えられます。

• λ = (A、B、π)。
• A = 状態遷移行列
• A = { a[i][j] } = { P(t での状態 q[i] | t+1 での状態 q[j]) },
• B = 観測行列と
• π = 初期分布。

下の文は正しいですか？(λ と A の関係を明確にする):

a[i][j] = P(t での状態 q[i] | t+1 での状態 q[j]) =P(t での状態 q[i] | t+1 での状態 q[j]、λ )

助けてください！

Answer 1

P(state q[i] at t | state q[j] at t+1) =P(state q[i] at t | state q[j] at t+1, λ)

この表現は

P(state q[i] at t | state q[j] at t+1) =P(state q[i] at t | state q[j] at t+1, λ) / P(λ)