我是 HMM 概念的新手。我分别训练了 2 个 HMM。
HMM1 使用符号 A、B、C 进行训练。
HMM2 使用符号 D、E、F 进行训练。
我在集合 V={A,B,C,D,E,F} 中有一组观察符号。
在测试阶段，我通过尝试将测试向量与 V 中的一个符号相关联来提取符号（使用到聚类中心的欧几里德距离）。
如果仅使用符号 D、E、F.... 训练该 HMM，我将如何确定观察序列 A、B、C...的对数似然？
还是在这种情况下没有定义对数似然？
观察符号是否必须在各种 HMM 之间共享？即从一个常见的观察符号集V中挑选？
请帮我弄清楚我做错了什么？
这是一个经典的黑天鹅问题。HMM1 将零可能性分配给符号 D、E、F，而 HMM2 将零可能性分配给符号 A、B、C。基本上从 HMM1 的角度来看，D、E、F 是不可能的，而从 HMM2 的角度来看，D、E、F 是。他们永远不会预测他们。（请注意，此答案中没有任何关于 HMM 的内容——您可以将“HMM”替换为“分类器”或“模型”，并且前面的语句仍然成立。）
如果您对符号 A、B、C 和 D、E、F 之间的关系有所了解，您可以通过将它们相互映射来获得创意。
简而言之，该序列的对数似然，即使用在 D、E、F 上训练的模型的序列 A、B、C 始终为 -inf（= log 0）。
根据您定义观察的方式，您可以通过pseudo observation对罕见的训练观察或不可见的观察（例如number所有数字）设置 a 来解决此问题。这样，当 HMM 遇到看不见的观察时，它会寻找最接近的pseudo observation. 有关详细信息，请参阅此处的 2.7.1 。
另一方面，如果你pseudo observation的 HMM 模型中没有，处理看不见的观察的最简单方法就是将它们分配为零概率！