MATLAB编写的学习隐马尔科夫模型的程序

MATLAB编写的学习隐马尔科夫模型的程序

function [converged decrease] = em_converged（loglik previous_loglik threshold check_increased）
% EM_CONVERGED Has EM converged?
% [converged decrease] = em_converged（loglik previous_loglik threshold）
%
% From the MIT-toolbox by Kevin Murphy 2003.
%
% We have converged if the slope of the log-likelihood function falls below ‘threshold‘ 
% i.e. |f（t） - f（t-1）| / avg < threshold
% where avg = （|f（t）| + |f（t-1）|）/2 and f（t） is log lik at iteration t.
% ‘threshold‘ defaults to 1e-4.
%
% This stopping criterion is from Numerical Recipes in C p423
%
% If we are doing MAP estimation （using priors） the likelihood can decrase
% even though the mode of the posterior is increasing.

if nargin < 3 threshold = 1e-4; end
if nargin < 4 check_increased = 1; end

converged = 0;
decrease = 0;

if check_increased
  if loglik - previous_loglik < -1e-3 % allow for a little imprecision
    fprintf（1 ‘******likelihood decreased from %6.4f to %6.4f!\n‘ previous_loglik loglik）;
    decrease = 1;
converged = 0;
return;
  end
end

delta_loglik = abs（loglik - previous_loglik）;
avg_loglik = （abs（loglik） + abs（previous_loglik） + eps）/2;
if （delta_loglik / avg_loglik） < threshold converged = 1; end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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