Jabarkan states = ('Rainy', 'Sunny') dari Model Markov tersembunyi

observations = ('walk', 'shop', 'clean')

start_probability = {'Rainy': 0.6, 'Sunny': 0.4}

'Rainy': {'Rainy': 0.7, 'Sunny': 0.3},

'Sunny': {'Rainy': 0.4, 'Sunny': 0.6},

'Rainy': {'walk': 0.1, 'shop': 0.4, 'clean': 0.5},

'Sunny': {'walk': 0.6, 'shop': 0.3, 'clean': 0.1},

Dalam penggalan kode di atas, start_probability mewakili ketidakpastian tentang state mana HMM berada ketika kawan Anda menelfon untuk pertamakali. (Yang Anda ketahui hanyalah kecenderungan untuk hujan). Distribusi Peluang yang digunakan di sini bukanlah yang setimbang, yang (merujuk pada peluang transisi) kira-kira {'Rainy':0.571, 'Sunny':0.429}. transition_probability menggambarkan perubahan cuaca di rantai Markov yang dipakai. Dalam contoh ini, hanya 30% peluang bahwa besok akan cerah jika hari ini hujan. emmision_probability menggambarkan seberapa mungkin kawan Anda melakukan aktivitas tertentu pada satu harinya. Jika hari hujan, maka ada 50% peluang bahwa dia sedang membersihkan apartemennya; jika hari cerah, ada 60% peluang bahwa dia ada di luar untuk berjalan-jalan.

Aplikasi dari Hidden Markov Model

speech recognition atau optical character recognition