隐马尔科夫模型HMM自学（1）

介绍

崔晓源翻译

我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律。在很多领域我们都希望找到这个规律，比如计算机中的指令顺序，句子中的词顺序和语音中的词顺序等等。一个最适用的例子就是天气的预测。

首先，本文会介绍声称概率模式的系统，用来预测天气的变化

然后，我们会分析这样一个系统，我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的，并不是我们观察到的现象。比如，我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化。

最后，我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题，比如根据一些列海藻的观察记录，分析出这几天的天气状态。

Generating Patterns

有两种生成模式：确定性的和非确定性的。

确定性的生成模式：就好比日常生活中的红绿灯，我们知道每个灯的变化规律是固定的。我们可以轻松的根据当前的灯的状态，判断出下一状态。

非确定性的生成模式：比如说天气晴、多云、和雨。与红绿灯不同，我们不能确定下一时刻的天气状态，但是我们希望能够生成一个模式来得出天气的变化规律。我们可以简单的假设当前的天气只与以前的天气情况有关，这被称为马尔科夫假设。虽然这是一个大概的估计，会丢失一些信息。但是这个方法非常适于分析。

马尔科夫过程就是当前的状态只与前n个状态有关。这被称作n阶马尔科夫模型。最简单的模型就当n=1时的一阶模型。就当前的状态只与前一状态有关。（这里要注意它和确定性生成模式的区别，这里我们得到的是一个概率模型）。下图是所有可能的天气转变情况：

对于有M个状态的一阶马尔科夫模型，共有M*M个状态转移。每一个状态转移都有其一定的概率，我们叫做转移概率，所有的转移概率可以用一个矩阵表示。在整个建模的过程中，我们假设这个转移矩阵是不变的。

该矩阵的意义是：如果昨天是晴，那么今天是晴的概率为0.5，多云的概率是0.25，雨的概率是0.25。注意每一行和每一列的概率之和为1。

另外，在一个系统开始的时候，我们需要知道一个初始概率，称为向量。

到现在，我们定义了一个一阶马尔科夫模型，包括如下概念：

状态：晴、多云、雨

状态转移概率

初始概率

马尔科夫模型也需要改进！

崔晓源翻译

当一个隐士不能通过直接观察天气状态来预测天气时，但他有一些水藻。民间的传说告诉我们水藻的状态与天气有一定的概率关系。也就是说，水藻的状态与天气时紧密相关的。此时，我们就有两组状态：观察状态（水藻的状态）和隐含状态（天气状态）。因此，我们希望得到一个算法可以为隐士通过水藻和马尔科夫过程，在没有直接观察天气的情况下得到天气的变化情况。

更容易理解的一个应用就是语音识别，我们的问题定义就是如何通过给出的语音信号预测出原来的文字信息。在这里，语音信号就是观察状态，识别出的文字就是隐含状态。

这里需要注意的是，在任何一种应用中，观察状态的个数与隐含状态的个数有可能不一样的。下面我们就用隐马尔科夫模型HMM来解决这类问题。

HMM

下图是天气例子中两类状态的转移图，我们假设隐状态是由一阶马尔科夫过程描述，因此他们相互连接。

隐状态和观察状态之间的连线表示：在给定的马尔科夫过程中，一个特定的隐状态对应的观察状态的概率。我们同样可以得到一个矩阵：

注意每一行（隐状态对应的所有观察状态）之和为1。

到此，我们可以得到HMM的所有要素：两类状态和三组概率

两类状态：观察状态和隐状态；

三组概率：初始概率、状态转移概率和两态对应概率（confusion matrix）

隐马尔科夫模型HMM自学（1）相关推荐

隐马尔科夫模型HMM自学（3）
Viterbi Algorithm 本来想明天再把后面的部分写好,可是睡觉今天是节日呢?一时情不自禁就有打开电脑.......... 找到可能性最大的隐含状态序列崔晓源翻译多数情况下,我们都希望 ...
隐马尔科夫模型HMM自学（2）
HMM 定义崔晓源翻译 HMM是一个三元组 (,A,B). the vector of the initial state probabilities; the state transitio ...
【NLP】用于语音识别、分词的隐马尔科夫模型HMM
大家好,今天介绍自然语言处理中经典的隐马尔科夫模型(HMM).HMM早期在语音识别.分词等序列标注问题中有着广泛的应用. 了解HMM的基础原理以及应用,对于了解NLP处理问题的基本思想和技术发展脉络有 ...
python地图匹配_基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配(Map-Matching)算法
1. 摘要本篇博客简单介绍下用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)来解决地图匹配(Map-Matching)问题.转载请注明网址. 2. Map-Matching(MM ...
隐马尔科夫模型 HMM 与语音识别 speech recognition (1)：名词解释
0.引言想在 CSDN 上看一下隐马尔科夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model)的例子,找了几篇博文,却发现大部分都是转载的,转载的还没有出处,文中的表述与逻辑也看的人晕头转向, ...
隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数
在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇 ...
一、隐马尔科夫模型HMM
隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用. ...
隐马尔科夫模型 (HMM) 算法介绍及代码实现
Table of Contents Hidden Markov Model (隐马尔科夫模型) 定义基本问题前向算法算法流程实现代码后向算法算法流程实现代码 Viterbi算法算法流程 ...
隐马尔科夫模型(HMM)择时应用的量化策略
HMM模型隐马尔科夫模型(HMM)择时应用的量化策略. 仅为研究学习使用, 不作为任何投资策略建议. 文章内容从各处整理汇总而成, 感谢各位大神分享. 具体策略代码均调试通过. 一.从大奖章讲起 ...

隐马尔科夫模型HMM自学（1）

隐马尔科夫模型HMM自学（1）相关推荐

最新文章

热门文章