1. 前言

隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法，其主要用于序列数据的分析，广泛应用于语音识别、文本翻译、序列预测、中文分词等多个领域。虽然近年来，由于RNN等深度学习方法的发展，HMM模型逐渐变得不怎么流行了，但并不意味着完全退出应用领域，甚至在一些轻量级的任务中仍有应用。本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型，同以往网络上绝大多数教程不同，本系列博客将更深入地分析HMM，不仅包括估计序列隐状态的维特比算法（HMM解码问题）、前向后向算法等，而且还着重的分析HMM的EM训练过程，并将所有的过程都通过数学公式进行推导。

由于隐马尔科夫HMM模型是一类非常复杂的模型，其中包含了大量概率统计的数学知识，因此网络上多数博客一般都采用举例等比较通俗的方式来介绍HMM，这么做会让初学者很快明白HMM的原理，但要丢失了大量细节，让初学者处于一种似懂非懂的状态。而本文并没有考虑用非常通俗的文字描述HMM，还是考虑通过详细的数学公式来一步步引导初学者掌握HMM的思想。另外，本文重点分析了HMM的EM训练过程，这是网络上其他教程所没有的，而个人认为相比于维特比算法、前向后向算法，HMM的EM训练过程虽然更为复杂，但是一旦掌握这个训练过程，那么对于通用的链状图结构的推导、EM算法和网络训练的理解都会非常大的帮助。另外通过总结HMM的数学原理，也能非常方便将数学公式改写成代码。

最后，本文提供了一个简单版本的隐马尔科夫链HMM的Python代码，包含了高斯模型的HMM和离散HMM两种情况，代码中包含了HMM的训练、预测、解码等全部过程，核心代码总共只有200~300行代码，非常简单！个人代码水平比较渣=_=||，大家按照我的教程，应该都可以写出更鲁棒性更有高效的代码，附上Github地址：https://github.com/tostq/Easy_HMM

觉得好，就点星哦！

重要的事要说三遍！！！！

为了方便大家学习，我将整个HMM代码完善成整个学习项目，其中包括

hmm.py：HMM核心代码，包含了一个HMM基类，一个高斯HMM模型及一个离散HMM模型

DiscreteHMM_test.py及GaussianHMM_test.py：利用unnitest来测试我们的HMM，同时引入了一个经典HMM库hmmlearn作为对照组

Dice_01.py：利用离散HMM模型来解决丢色子问题的例子

Wordseg_02.py：解决中文分词问题的例子

Stock_03.py：解决股票预测问题的例子

2. 隐马尔科夫链HMM的背景

首先，已知一组序列：

我们从这组序列中推导出产生这组序列的函数，假设函数参数为，其表示为

即使得序列X发生概率最大的函数参数，要解决上式，最简单的考虑是将序列的每个数据都视为独立的，比如建立一个神经网络。然后这种考虑会随着序列增长，而导致参数爆炸式增长。因此可以假设当前序列数据只与其前一数据值相关，即所谓的一阶马尔科夫链：

有一阶马尔科夫链，也会有二阶马尔科夫链（即当前数据值取决于其前两个数据值）

当前本文不对二阶马尔科夫链进行深入分析了，着重考虑一阶马尔科夫链，现在根据一阶马尔科夫链的假设，我们有：

因此要解一阶马尔科夫链，其关键在于求数据（以下称观测值）之间转换函数，如果假设转换函数同序列中位置（时间）无关，我们就能根据转换函数而求出整个序列的概率：

然而，如果观测值x的状态非常多（特别极端的情况是连续数据），转换函数会变成一个非常大的矩阵，如果x的状态有K个，那么转换函数就会是一个K*(K-1)个参数，而且对于连续变量观测值更是困难。

为了降低马尔科夫链的转换函数的参数量，我们引入了一个包含较少状态的隐状态值，将观测值的马尔科夫链转换为隐状态的马尔科夫链（即为隐马尔科夫链HMM）

其包含了一个重要假设：当前观测值只由当前隐状态所决定。这么做的一个重要好处是，隐状态值的状态远小于观测值的状态，因此隐藏状态的转换函数的参数更少。

此时我们要决定的问题是：

即在所有可能隐藏状态序列情况下，求使得序列发生概率最大的函数参数 。

这里我们再总结下：

隐马尔科夫链HMM三个重要假设：

1. 当前观测值只由当前隐藏状态确定，而与其他隐藏状态或观测值无关（隐藏状态假设）

2. 当前隐藏状态由其前一个隐藏状态决定（一阶马尔科夫假设）

3. 隐藏状态之间的转换函数概率不随时间变化（转换函数稳定性假设）

隐马尔科夫链HMM所要解决的问题：

在所有可能隐藏状态序列情况下，求使得当前序列X产生概率最大的函数参数θ。

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