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?? maximize_params.m

?? Bayesian網絡工具箱.
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function CPD = maximize_params(CPD, temp)% MAXIMIZE_PARAMS Set the params of a hhmmQ node to their ML/MAP values.% CPD = maximize_params(CPD, temperature)Qsz = CPD.Qsizes(CPD.d);Qpsz = prod(CPD.Qsizes(CPD.Qps));if ~isempty(CPD.sub_CPD_start)  CPD.sub_CPD_start = maximize_params(CPD.sub_CPD_start, temp);  S = struct(CPD.sub_CPD_start);  CPD.startprob = myreshape(S.CPT, [Qpsz Qsz]);  %CPD.startprob = S.CPT;endif 1  % If we are in a state that can only go the end state,  % we will never see a transition to another (non-end) state,  % so counts(i,k,j)=0 (and termprob(k,i)=1).  % We set counts(i,k,i)=1 in this case.  % This will cause remove_hhmm_end_state to return a  % stochastic matrix, but otherwise has no effect on EM.  counts = get_field(CPD.sub_CPD_trans, 'counts');  counts = reshape(counts, [Qsz Qpsz Qsz]);  for k=1:Qpsz    for i=1:Qsz      if sum(counts(i,k,:))==0 % never witnessed a transition out of i	counts(i,k,i)=1; % add self loop 	%fprintf('CPDQ d=%d i=%d k=%d\n', CPD.d, i, k);      end    end  end  CPD.sub_CPD_trans = set_fields(CPD.sub_CPD_trans, 'counts', counts(:)); end CPD.sub_CPD_trans = maximize_params(CPD.sub_CPD_trans, temp);S = struct(CPD.sub_CPD_trans);%CPD.transprob = S.CPT;CPD.transprob = myreshape(S.CPT, [Qsz Qpsz Qsz]);CPD = update_CPT(CPD);

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