具有似然抽样方法的隐马尔可夫模型

Question

我对考试有一个修订问题，我不确定。问题包括我很清楚的隐马尔可夫模型，但我不确定如何在这种情况下使用加权抽样方法。会很感激一些帮助:)

问题陈述：

HMM描绘了一个场景。在这个模型中，有一系列潜在的（未观察到的）随机变量{R0，R1，...，RT}表示它是否在外面下雨和一系列观察到的随机变量（证据）{U0，U1，... ·，UT}表示导演是否带伞。在这里，我们使用Rt = True表示下雨，Ut = True表示观察到雨伞。我们定义了以下概率：

• P（R0 = True）= 0.2
• P（Rt = True | Rt-1 = True）= 0.7
• P（Rt = True | Rt-1 =假）= 0.3
• P（Ut = True | Rt = True）= 0.9
• P（Ut = True | Rt = False）= 0.2

我们感兴趣的是估计P（RT | U0，U1，...，UT）的分布。要计算此分布，您需要使用似然加权抽样方法来执行近似推断。

有关上述问题的任何意见将不胜感激。 感谢