隐马尔科夫模型HMM
0. 什么时候利用马尔科夫模型状态随机，下一阶段的状态只与“当前有关”
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/cdcb5d613f0d4c93a331867ff5147aa4.png
1.隐马尔科夫模型
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model）是关于时序的概率模型，形貌由一个隐藏的马尔科夫链随机天生不可观测的状态随机序列，再由各个状态天生一个观测从而产生观测随机序列的过程，隐藏的马尔科夫链随机天生的状态的序列，称为状态序列；每个状态天生一个规则，而由此产生的观测的随机序列称为观测序列。序列的每一个位置又可以看作是一个时候。
2. 隐马尔科夫模型根本出发点
观察状态和隐藏状态并不是一一对应的
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9f1d3e1afa8b4d9291d9abf539b34282.png
z表示隐藏状态，x表示观察状态，隐藏状态可以天生观察状态，而且隐藏状态可以相互转移
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/dc73c21f7c5042ae81bf84b4865693d8.png
3.组成与要解决的题目
3.1 组成
必须知道的：初始概率、隐藏状态转移概率矩阵、天生观测状态概率矩阵
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/264ce9a2cccd47adbe2d00589ce842a0.png
3.2 要解决的题目
[*]出现了一系列的观察状态，通过模型计算出现的概率
[*]在已知观测序列的情况下，求解模型参数
[*]求状态序列最有大概是什么
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c2c75f0cf4b7491a8d54a2ac32265d01.png
4.暴力求解方法
把所有的隐藏序列都列出来
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/fb8ece0bacd54cb2bf86042679d648bd.png
5复杂度计算
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/52e2a3ee90d947a0b3df50e9c0fd0256.png
6.前向算法
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9a09488e40794f9fa030fdb4f1c1e37c.png
当t=T时，即走完全部序列
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/20fee380aa094739ad7ea3efb9b18d1e.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1c82cffbcf684b609d141726340f7bab.png
7.前向算法求解实例
拿的球，比如说是（红，白，红）这是观测序列，隐藏状态是分别从（2，1，3）号盒子中拿出来
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5eebe36a91204fcf8dc3db929abcea57.png
π向量表示初始从三个盒子中拿球的概率
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f4e3965de93a4e15b02740ec01b97e4c.png
A向量矩阵表示这次（列）拿1号盒子，下次（行）选1或2或3的概率
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/216abaeaa0ad4685bcaa7ddfed9a9378.png
B向量矩阵表示从1号盒子拿红球或白球的概率
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d1768581401b46b1889bc4722b039a51.png
观测序列，观测状态、隐藏状态：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/85552f5c95d34cbda4127fa576f911b9.png
详细计算：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9910c913fcc34c0cb02022b207861b6d.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/62cadbd135934ca1a22a38d37c548c85.png
8. Baum-Welch算法
当观测序列和状态序列都已知：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0b0d8d033af04f05b684072e00bcd887.png
当观测序列已知，状态序列未知：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f6d9c65f68ec43699eeeda93b4f7c436.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7f7691c58f874c70a1958787900e6bdf.png
9. 参数求解
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/10ad65a88e83431d82c4674753e7473d.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f014de13925b44cbaab5ce6398e95d02.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/65a45313e2b74e61bb02343fde9c36c6.png
10. 维特比算法
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/accc1b5effe3410fb7f36e09ff462283.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/35a8205c44f04ba8aec5753b36267dbc.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5fb8a240ae604b15b243122559ad345e.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/98da0d964c2d47df9bcdb53b1620ac34.png
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]