隐马尔可夫模型HMM
介绍了模型的基本知识，和三个基本问题。其中对概率计算问题和预测（解码）问题进行了详细分析，并提供了python代码实现
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隐马尔可夫模型HMM 一、题目引入二、隐马尔科夫的基本概念1.隐状态集合Q和可观测状态集合V2.状态序列I 和观测序列O3.状态转移概率矩阵A4.观测概率矩阵B5.初始状态概率向量π6.隐马尔科夫模型的三要素7.隐马尔可夫模型的两个基本假设(1)齐次马尔可夫性假设(2)观测独立性假设 三、将第一个问题用符号表示四、隐马尔科夫的三个基本问题(一)概率计算问题（例题+代码实现）1.直接计算2.前向算法3.后向算法 (二)模型参数学习(三)预测(解码)问题（例题+代码实现）1.穷举2.维特比viterbi算法一、题目引入
假设有三个盒子，每个盒子里都装有红白两种颜色的球，盒子里的红白球数由下表1列出
根据上表1，可以知道每次球出自于哪个盒子的概率，如表2：
按照下面的方法抽球：开始，以(0.2,0.4,0.4)的概率随机选取 1 个盒子(假设已知，第一次在盒子1抽取球的概率为0.2，第一次在盒子2中抽取球的概率为0.4，第一次在盒子3中抽取球的概率为0.4)，然后从这个盒子里随机抽出 1 个球，记录其颜色后，放回；然后，从当前盒子随机转移到下一个盒子（这个概率假设已知，如表3），继续抽球，放回…,但是这个过程不知道从哪个盒子里抽取的，只能看到球的颜色。
已知t时刻选择的盒子为a,下一刻选中盒子a,b,c的概率为：
假设抽三次，抽取的结果为红球、白球、 红球，则该过程的流程图如下图：
也就是我抽取完球之后，只能看到球的颜色，但我不知道球来自取哪里，于是上面的灰色叫为隐状态，下面叫为观测状态。上述过程就叫做隐马尔科夫模型(HMM)
二、隐马尔科夫的基本概念
1.隐状态集合Q和可观测状态集合V
Q是所有可能的状态的集合（隐状态集合）
，N是可能的状态数
V是所有可能的观测的集合（可观测状态集合）
，M是可能的观测数
注：集合里面的元素不能重复
2.状态序列I 和观测序列O
I 是长度为T 的状态序列，O 是对应的观测序列．
3.状态转移概率矩阵A
4.观测概率矩阵B
5.初始状态概率向量π
6.隐马尔科夫模型的三要素
隐马尔可夫模型由初始状态概率向量π、状态转移概率矩阵 A 和观测概率矩阵 B 决定．π和 A 决定状态序列，B 决定观测序列．因此，隐马尔可夫模型λ可以用三元符号表示，即λ=(A,B,π).A,B,π叫做隐马尔科夫模型的三要素。
7.隐马尔可夫模型的两个基本假设
(1)齐次马尔可夫性假设
即假设隐藏的马尔可夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态及观测无关，也与时刻 t 无关．
(2)观测独立性假设
即假设任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔可夫链的状态，与其他观测及状态无关．
三、将第一个问题用符号表示
隐藏状态集合Q={盒子1，盒子2，盒子3}，N=3
观测状态集合V={红，白}，M=2
假设总共摸了三次球，依次是红球，白球，红球，则
观测序列O={红，白，红}
但状态序列I 是不固定的，可能的取值有27种
1: 盒子1-->盒子1-->盒子12: 盒子1-->盒子1-->盒子23: 盒子1-->盒子1-->盒子3......25: 盒子3-->盒子3-->盒子126: 盒子3-->盒子3-->盒子227: 盒子3-->盒子3-->盒子3
四、隐马尔科夫的三个基本问题
(一)概率计算问题（例题+代码实现）
1.直接计算
公式看的太难了，以我们的例子来看，实际上就是穷举出所有情况出现的概率求和
盒子1 --> 盒子1 --> 盒子1 0.2*0.5*0.5*0.5*0.5*0.5 盒子1 --> 盒子1 --> 盒子2 0.2*0.5*0.5*0.5*0.2*0.4 盒子1 --> 盒子1 --> 盒子3 0.2*0.5*0.5*0.5*0.3*0.7 盒子1 --> 盒子2 --> 盒子1 0.2*0.5*0.2*0.6*0.3*0.5 盒子1 --> 盒子2 --> 盒子2 0.2*0.5*0.2*0.6*0.5*0.4 盒子1 --> 盒子2 --> 盒子3 0.2*0.5*0.2*0.6*0.2*0.7 盒子1 --> 盒子3 --> 盒子1 0.2*0.5*0.3*0.3*0.2*0.5 盒子1 --> 盒子3 --> 盒子2 0.2*0.5*0.3*0.3*0.3*0.4 盒子1 --> 盒子3 --> 盒子3 0.2*0.5*0.3*0.3*0.5*0.7 盒子2 --> 盒子1 --> 盒子1 0.4*0.4*0.3*0.5*0.5*0.5 盒子2 --> 盒子1 --> 盒子2 0.4*0.4*0.3*0.5*0.2*0.4 盒子2 --> 盒子1 --> 盒子3 0.4*0.4*0.3*0.5*0.3*0.7 盒子2 --> 盒子2 --> 盒子1 0.4*0.4*0.5*0.6*0.3*0.5 盒子2 --> 盒子2 --> 盒子2 0.4*0.4*0.5*0.6*0.5*0.4 盒子2 --> 盒子2 --> 盒子3 0.4*0.4*0.5*0.6*0.2*0.7 盒子2 --> 盒子3 --> 盒子1 0.4*0.4*0.2*0.3*0.2*0.5 盒子2 --> 盒子3 --> 盒子2 0.4*0.4*0.2*0.3*0.3*0.4 盒子2 --> 盒子3 --> 盒子3 0.4*0.4*0.2*0.3*0.5*0.7 盒子3 --> 盒子1 --> 盒子1 0.4*0.7*0.2*0.5*0.5*0.5 盒子3 --> 盒子1 --> 盒子2 0.4*0.7*0.2*0.5*0.2*0.4 盒子3 --> 盒子1 --> 盒子3 0.4*0.7*0.2*0.5*0.3*0.7 盒子3 --> 盒子2 --> 盒子1 0.4*0.7*0.3*0.6*0.3*0.5 盒子3 --> 盒子2 --> 盒子2 0.4*0.7*0.3*0.6*0.5*0.4 盒子3 --> 盒子2 --> 盒子3 0.4*0.7*0.3*0.6*0.2*0.7 盒子3 --> 盒子3 --> 盒子1 0.4*0.7*0.5*0.3*0.2*0.5 盒子3 --> 盒子3 --> 盒子2 0.4*0.7*0.5*0.3*0.3*0.4 盒子3 --> 盒子3 --> 盒子3 0.4*0.7*0.5*0.3*0.5*0.7
以上式子求和P(O|λ)=0.130218
画两个流程图就能明白了
盒子1 --> 盒子1 --> 盒子1 ：
盒子2 --> 盒子1 --> 盒子3：
但是直接求解太麻烦了，需要穷举出所有的情况，所以一般采用前向算法或后向算法
Python代码实现–直接求法
A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]])B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]])pai=np.array([0.2,0.4,0.4])sum=0for i in range(len(Q)):for j in range(len(Q)):for k in range(len(Q)):sum=sum+pai[i]*B[i][0]*A[i][j]*B[j][1]*A[j][k]*B[k][0]#print(Q[i],"-->",Q[j],"-->",Q[k],("%s*%s*%s*%s*%s*%s ")%(pai[i],B[i][0],A[i][j],B[j][1],A[j][k],B[k][0]),pai[i]*B[i][0]*A[i][j]*B[j][1]*A[j][k]*B[k][0])print(Q[i],"-->",Q[j],"-->",Q[k]," ",("%s*%s*%s*%s*%s*%s ")%(pai[i],B[i][0],A[i][j],B[j][1],A[j][k],B[k][0]))print("P(O|λ)=",sum)
2.前向算法
python代码实现–前向算法
Q=["box1","box2","box3"]#状态集合V=["红","白"] #观测集合#O=["红","白","红"] #观测序列O=[0,1,0] #转为数字类型,0代表红，1代表白A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]])B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]])pai=np.array([0.2,0.4,0.4])#前向算法for i in range(len(O)):if i==0:pai=pai*B.T[O[i]] #初始状态概率else:pai=pai.dot(A)*B.T[O[i]] #之后的状态概率迭代print(pai.sum())
3.后向算法
python代码实现–后向算法
Q=["box1","box2","box3"]#状态集合V=["红","白"] #观测集合#O=["红","白","红"] #观测序列O=[0,1,0] #转为数字类型A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]])B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]])pai=np.array([0.2,0.4,0.4])#后向算法for i in range(len(O),0):if i==len(O):pai1=np.array([1,1,1]) #t=3时刻else:pai1=A.dot(B.T[O[i]]*pai1)##之前的状态概率迭代print((pai1*pai*B.T[0]).sum())#终止
(二)模型参数学习
学习问题
没有找到具体例子，若用到，再更新…
(三)预测(解码)问题（例题+代码实现）
1.穷举
找出所有可能出现的情况，选择概率最大的一组
直接附代码
Q=["box1","box2","box3"]#状态集合V=["红","白"] #观测集合#O=["红","白","红"] #观测序列O=[0,1,0] #转为数字类型A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]])B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]])pai=np.array([0.2,0.4,0.4])#暴力破解 穷举sum=0pathlist=[]#存路径plist=[]#存概率for i in range(len(Q)):for j in range(len(Q)):for k in range(len(Q)):pathlist.append((i,j,k))plist.append(pai[i]*B[i][0]*A[i][j]*B[j][1]*A[j][k]*B[k][0])print((i,j,k),("%s*%s*%s*%s*%s*%s =")%(pai[i],B[i][0],A[i][j],B[j][1],A[j][k],B[k][0]),pai[i]*B[i][0]*A[i][j]*B[j][1]*A[j][k]*B[k][0])#看概率最大的路径 则是最优maxp=max(plist) #计算列表最大值xb=plist.index(maxp)#取出最大值所对应的下标print("最优路径为：",pathlist[xb])#输出最优解pathlist[xb]print("最优路径对应概率为：",plist[xb])#输出最大概率p[xb]
输出
2.维特比viterbi算法
维特比算法实际是用动态规划解隐马尔可夫模型预测问题，即用动态规划（dynamic programming）求概率最大路径（最优路径）．这时一条路径对应着一个状态序列．
定义两个变量：
Python代码实现
Q=["box1","box2","box3"]#状态集合V=["红","白"] #观测集合#O=["红","白","红"] #观测序列O=[0,1,0] #转为数字类型A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]])B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]])pai=np.array([0.2,0.4,0.4])#维特比viterbi算法maxxb=[] #存φ，b-->δfor i in range(len(O)):if i==0:b=pai*B.T[0]#t=1时刻概率else:maxxb.append(np.argmax(b*A.T,axis=1)) #返回最大值下标,axis=1每行最大,axis=0每列最大b=np.max(b*A.T,axis=1)*B.T[O[i]] #迭代取最大值#print(list(maxxb)) path=[]#最优路径it=np.argmax(b,axis=0)#最优路径的“终点”path.append(it)for i in range(len(maxxb)):#最优路径回溯it=maxxb[len(maxxb)-i-1][it]path.append(it)path.reverse()#把顺序调整一下，因为存的时候是倒着存储的 print(path)
输出[2, 2, 2]
