贪心思想: 每次选取未覆盖元素最多的子集 线性规划思想: 以0-1线性规划解整数规划,将结果变量的取值大于1/f的对应子集放入C中 可证明C为可行解且近似比为f import random import matplotlib.pyplot as plt from pulp import * import time Numbers = None X
原始Viterbi算法 (1) 初始化 (初始状态向量乘以第一个观测 $ o_{1} $ ) : \[\begin{array} \delta_{1}(i)=\pi_{i} b_{i}\left(o_{1}\right), \quad i=1,2, \cdots, N \\ \psi_{1}(i)=0, \quad t=1,2, \ldots, N \end{array} \](2) 递推,对于 $ t=2,3, \ldots, T $ \[\delta_{t}(i)