（二）：HMM 與 Kalman Filter｜Harvard CS181 作業 6
HW6 Problem 1（15 分）把課堂上的離散 HMM 換成連續狀態：狀態每步加一點高斯雜訊、觀測再加一點雜訊，要你推出 filtering 分布 p(zₜ | x₀…xₜ) 的均值與變異數。這就是一維 Kalman filter。解法只有兩步：先用轉移「預測」，再用觀測「修正」，兩個高斯恆等式題目都給了。
#markov-model
2 篇文章Uncertainty——機率、貝氏網路、馬可夫模型與遺傳推斷｜Harvard CS50 AI 第 2 週
第 2 週講機率：條件機率與貝氏法則把證據換算成機率；貝氏網路用箭頭把聯合機率拆成每個節點的條件機率表，列舉推論算得精確但慢，拒絕取樣與概似加權用樣本近似；馬可夫鏈用轉移模型描述隨時間變化的狀態，隱藏式馬可夫模型再加上感測模型，從觀察反推看不到的狀態。附逐段時間連結，以及 Heredity、PageRank 兩個專案的解題思路與檢查方式。