前向算法（Forward Algorithm）是一种在统计模型中，特别是在隐马尔可夫模型（HMM）中用来计算给定观察序列下某个状态序列概率的算法。这个算法通过逐步计算一系列条件概率来得出最终结果。
以下是前向算法的基本步骤：
1. 初始化：
给定一个观察序列 (O = o_1, o_2, ..., o_T) 和一个隐状态序列 (Q = q_1, q_2, ..., q_T)。
初始化一个概率矩阵 (f)，其中 (f_{t, q
前向算法（Forward Algorithm）是一种在统计模型中，特别是在隐马尔可夫模型（HMM）中用来计算给定观察序列下某个状态序列概率的算法。这个算法通过逐步计算一系列条件概率来得出最终结果。
以下是前向算法的基本步骤：
1. 初始化：
给定一个观察序列 (O = o_1, o_2, ..., o_T) 和一个隐状态序列 (Q = q_1, q_2, ..., q_T)。
初始化一个概率矩阵 (f)，其中 (f_{t, q
