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    • https://espanol.libretexts.org/Biologia/Biologia_Computacional/Libro%3A_Biolog%C3%ADa_Computacional_-_Genomas%2C_Redes_y_Evoluci%C3%B3n_(Kellis_et_al.)/07%3A_Modelos_ocultos_de_Markov_I/7.03%3A_Cadenas_de_Markov_y_HMMS_-_Del_ejemplo_a_la_formalizaci%C3%B3n
      La visión clave detrás es que los estados ocultos del mundo (por ejemplo, estación o sistema de tormentas) determinan las probabilidades de emisión mientras que las transiciones de estado están gobern...La visión clave detrás es que los estados ocultos del mundo (por ejemplo, estación o sistema de tormentas) determinan las probabilidades de emisión mientras que las transiciones de estado están gobernadas por una cadena de Markov. P(xL)también se puede calcular a partir de las probabilidades de transición: Si multiplicamos las probabilidades de estado iniciales en el tiempo t = 0 por la matriz de transición A, obtenemos las probabilidades de los estados en el tiempo t = 1.

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