隐马尔科夫链(hmm)基本原理和简单实例
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 = {