HMM

1、遍历型（ergodic model） 即每个状态都可以由任意一个状态演变而来，aij>0，for all i , j. 如图： 2、left-right type of HMM 每个状态只能由下标值小于当前值得状态以及其本身转移而来，即从左向右转移。因此状态转移矩阵有如下特性： ， 这种由左向右转移的HMM转移状态矩阵为上半矩阵，同时此类型矩阵一般同时存在一个最长跳跃距离，即有 是最长跳跃距离，以图中为例， =2. 这种类型的HMM模型能够非常好的用于随时间变化的信号，比如语音信号。 3、其他类型 上图所示HMM模型严格来说也属于left-right type of HMM，但是它又存在它自己独特的规则，更类似于两个平行的left-right HMM的组合模型。 但是我们应该明白，对于不同类型的HMM，对于学习问题的求解来说步骤都是一样的。 来源： CSDN 作者： Alla_Z 链接： https://blog.csdn.net/Alla_Z/article/details/80314699

基于HMM-GMM的孤立词识别 简介 基础准备 python建模 数据预处理 特征提取 搭建孤立词模型 模型的训练和测试 hmmlearn安装报错 一些想法 简介 本文实现了一个基于HMM-GMM的独立词识别模型，数据集有限，训练数据为独立词，为10类。训练样本100个，测试样本10个，测试集上能够达到90%的识别率。 直接 下载项目 到本地，运行 .py 文件就可以得到下面的结果，成功执行： 训练集： 识别得到结果： [ '1' , '10' , '2' , '3' , '4' , '5' , '6' , '7' , '8' , '10' , '1' , '10' , '2' , '3' , '4' , '5' , '6' , '7' , '8' , '9' , '1' , '10' , '2' , '3' , '4' , '5' , '6' , '5' , '8' , '9' , '1' , '10' , '2' , '3' , '4' , '5' , '6' , '7' , '8' , '9' , '1' , '10' , '2' , '3' , '4' , '5' , '6' , '7' , '8' , '10' , '1' , '10' , '2' , '4' , '4' , '5' , '6' , '7' , '8' , '9' , '1' , '10' , '2' ,

前导性推荐阅读资料： 从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上） 从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（下） 欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji ，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括：数字图像处理、算法设计与分析、数据结构、机器学习、数据挖掘、统计分析方法、自然语言处理。 引言 在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型（PGM）的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构。” 维基百科中更准确地给出了PGM的定义：“A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for which a graph expresses the conditional dependence structure between random variables. ” 如果你已经掌握了贝叶斯网络，那么你一定不会对PGM的概念感到陌生。本文将要向你介绍另外一种类型的PGM，即隐马尔可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）。更准确地说，HMM是一种特殊的贝叶斯网络。 一些必备的数学知识 随机过程

要知道隐马尔科夫我们先来了解什么是马尔科夫模型 举一个天气的例子： 我们知道某些天气出现的概率和天气之间转换的概率 比如我知道了昨天的天气，想知道今天的天气最可能是什么，由上图可以知道，昨天的天气是什么，会对今天可能的天气是有影响的。 那么这个时候我们可以说，一个一阶的马尔科夫模型是什么样的 此时，我们可以知道今天是晴天的概率是多少 计算今天是晴天的概率就需要去计算昨天所有可能天气转到今天是晴天的概率之和，也就有了上面的公式 那下面我们就可以引申出什么是隐马尔科夫模型。 相比马尔科夫模型，多了个隐，也就是在隐马尔科夫模型中，多了一个隐藏状态 同样是天气举例子，但是现在多了一个情况，我们观察海藻的情况 在这个情况下，我们是不知道天气情况的，只能从海藻的情况，来知道天气的情况 那么这个时候海藻就是我们观察出来的观察状态，天气就是我们想要知道的隐藏状态 而在这里需要注意的是，观察状态和隐藏状态并不是一一对应的，也就是说，晴天->Dry 晴天->Dryish 晴天->Damp 等等 有一个多对多的关系，一个观测序列（多个观察状态 比如说7天的海藻情况）对应的隐藏序列其实是可以有多个的。 这个是需要我们注意的。我们要做的是把所有可能的情况都要考虑进去。 在隐马尔科夫模型HMM中 ，我们有一个设定，就是以上两个，上面z是隐藏状态， 生成的是下面x观察状态 那么 这是HMM的三要素 pi A B

Hidden Markov model (HMM) 一、马尔科夫转移矩阵法的涵义 单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。 市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵法，也就是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。马尔科夫是俄国数学家，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。比如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计：销售额都无关。在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转穆到另一种状态的概率。 马尔科夫分析法的一般步骤为： ①调查目前的市场占有率情况； ②调查消费者购买产品时的变动情况； ③建立数学模型； ④预测未来市场的占有率。 二、马尔科夫分析模型 实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。

工作学习中的一点体会——隐马尔科夫模型 HMM（一） 一． 提纲 1） 假设 2） 模型 3） 五个参数 4） 解决三个问题 5） 三个方法 6） Vertibe算法 7） 改进 二．两个假设 1、 马尔科夫性假设： 一个特定状态的概率仅依赖于前一状态 2、 齐次：观测状态的概率只依赖于产生这个观测状态的隐含状态 三．模型 四．五个参数 1 初始矩阵 2、A 观察序列 3、B 隐含序列 4、M 发射矩阵：隐含状态到观测状态的概率矩阵 5、N 转移矩阵：隐含状态到隐含状态的转移概率矩阵 五．解决三个问题 1、评估问题：给定一个观察序列和五个参数，求观测序列的概率 2、解码问题：给定一个观察序列和参数，求最大概率的隐含序列 3、学习问题：给定一个观察序列，如何调整参数，使得概率最大？ 六．三个方法 七．Vertibe算法 1.对于我们来说，一般我们需要的是求出最大隐含状态，所以viterbi算法是我们关心的（比如词性标注，求一句话的词性，这时候词性就转换为隐含状态，当我们求出最大的隐含状态序列，也就得到了最大的词性序列） 2.viterbi 实际上是个动态规划的过程 见（二）分析 八．改进 1、 针对假设改进 1） 当前状态只和前一状态相关，根据我们生活的经验，当前的状态不仅和前一状态相关，可能还和前几个状态或者后面的状态相关

隐马尔科夫模型 Viviterbi算法 马尔科夫性质 马尔科夫链 马尔科夫链案例 HMM HMM(Hidden Markov Model)隐马尔科夫模型是一种统计模型,在语音识别、行为识别、NLP、故障诊断等领域具有高效的性能。 HMM是关于时序概率模型，描述一个含有未知参数的马尔科夫链所生成的不可观测的状态序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程。HMM是一个双重随机过程--具有一定状态的隐马尔科夫链和随机的观测序列。 HMM随机生成的状态随机序列被称为状态序列；每一个状态生成的一个观测，由此产生的观察随机序列，被称为观测序列。 HMM由隐含状态S、可观测状态O、初始状态概率矩阵π、隐含状态转移概率矩阵A、可观测值转移矩阵B（又称为混淆矩阵，Confusion Matrix）； π和A决定了状态序列，B决定了观测序列，因此HMM可以使用三元符号表示，称为HMM的三元素： HMM的两个性质 HMM案例 HMM的三个问题 概率计算的问题： 前向-后向算法 给定模型λ=(A,B,π)和观测序列Q={q1,q2,...,qT}，计算模型λ下观测到序列Q出现的概率P(Q|λ) 学习问题： Baum-Welch（状态未知） 已知观测序列Q={q1,q2,...,qT}，估计模型λ=(A,B,π)的参数，使得在该模型下观测序列P(Q|λ)最大。 预测问题： Viterbi算法 给定模型λ=(A

声明： 1 ，本篇为个人对《 2012. 李航 . 统计学习方法 .pdf 》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。 2 ，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。 3 ，如果有内容错误或不准确欢迎大家指正。 4 ，如果能帮到你，那真是太好了。 基本概念 惯例性，在刚看到“隐马尔可夫模型”这个名字时我的第一反应是：这什么鬼？于是在看书上的定义时一万个不明白.... 所以，为了能清楚的描述“隐马尔可夫模型”，我们还是从例子开始。 例子 如上图所示，有4个盒子，每个盒子里都装有红白两种颜色的球，每个盒子中球的个数见上图。 然后，按照下面的规则抽5次球： 第一次：从4个盒子里等概论随机选取1个盒子，然后从这个盒子里随机抽出1个球，记录其颜色后放回； 剩下4次： 若上一次是从盒子1中抽球，那这次一定是盒子2； 若上一次是盒子2或3，那这次则分别以0.4和0.6的概率选择左边或右边的盒子； 若上一次是盒子4，那这次各以0.5的概率选择是停留在盒子4还是转移到盒子3。 确定转译的盒子后，再从这个盒子里随机抽出一个球，记录其颜色后放回。 就这样，得到一个球的颜色序列： {红，红，白，白，红} 在这个过程中

隐马尔科夫(HMM)模型 隐马尔科夫(Hidden Markov model)模型是一类基于概率统计的模型，是一种结构最简单的动态贝叶斯网，是一种重要的有向图模型。自上世纪80年代发展起来，在时序数据建模，例如：语音识别、文字识别、自然语言处理等领域广泛应用。隐马尔科夫模型涉及的变量、参数众多，应用也很广泛，以至于很多人不明白模型到底在做什么，模型能够做什么。 HMM中hidden&Markov 首先需要明确的是什么是马尔科夫性质。假设随机过程中某一时刻的状态 s t s t //--> 的概率分布满足： p ( s t | s t − 1 , s t − 2 , . . . , s 0 ) = p ( s t | s t − 1 ) p ( s t | s t − 1 , s t − 2 , . . . , s 0 ) = p ( s t | s t − 1 ) //--> 通俗的说就是，随机过程中某一时刻的状态 s t s t //--> ，只与它前一时刻的状态 s t − 1 s t − 1 //--> 有关，以上就是马尔科夫性质。我们知道自然世界中的很多现象都不符合这一性质，但是我们可以假设其具有马尔科夫性质，这为原来很多无章可循的问题提供了一种解法。 如果某一随机过程满足马尔科夫性质，则称这一过程为马尔科夫过程，或称马尔科夫链。 在马尔科夫链中

title: 隐马尔科夫链（hmm） tags: hmm,隐马尔科夫链,基本原理 grammar_cjkRuby: true 隐马尔科夫链基本介绍 隐马尔科夫（Hidden Markov Model，HMM），了解一个算法要做到：会其意，知其形。 引子 隐马尔科夫链： 隐马尔科夫链主要应用问题 1.知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道每次掷出来的都是哪种骰子（隐含状态链）。 2.还是知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道掷出这个结果的概率。 3.知道骰子有几种（隐含状态数量），不知道每种骰子是什么（转换概率），观测到很多次掷骰子的结果（可见状态链），我想反推出每种骰子是什么（转换概率）。 任何一个隐马尔科夫链都可以用五个元素来评价： :param obs:观测序列 :param states:隐状态 :param start_p:初始概率（隐状态） :param trans_p:转移概率（隐状态） :param emit_p: 发射概率 （隐状态表现为显状态的概率） states = ('Rainy', 'Sunny') observations = ('walk', 'shop', 'clean') start_probability = {