从马尔可夫模型(Markov Model)到隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)
1、参考资料:
博客园 - 刘建平随笔:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html
哔站up主 - 白手起家的百万富翁:https://www.bilibili.com/video/BV1DK411W7jJ?from=search&seid=2670213518419567446
哔站up主 - asia1987:https://www.bilibili.com/video/BV13C4y1W7iB/?spm_id_from=trigger_reload
2、马尔可夫模型(MM)
如下图例子1:先玩-->再吃-->再睡,就是一条马尔科夫链,是可观测到的,我们可以直接求解这条马尔科夫链的概率。
如下图例子2:天气情况是可观测的,已知晴天、多云、雨天之间的转换概率,如果今天是晴天,就可以推断出明天各种天气的概率,同样后天的天气可以由明天的天气进行计算。
3、隐马尔可夫模型(HMM)
如下图例子2变形:天气情况是不可观测的(即隐藏状态),但我们发现水藻的干燥与否和天气有关,而水藻又是可观测的,我们可以通过水藻来推测这三天的天气情况。
从上面的例子我们不难看出:隐马尔可夫模型是根据我们可见的东西(水藻)去推测我们真正想要的东西(天气)。
4、HMM五元组、三要素
- 观测序列-O (水藻状态,可观测) (序列长度:任意)
- (隐藏)状态序列-I (天气状态,不可观测) (序列长度:任意,目前看下来其长度同观测序列)
- 初始状态概率向量-Π (向量大小:(1*N)T)
- 状态转移概率矩阵-A (矩阵大小:状态N*状态N)
- 观测状态概率矩阵-B (也叫发射矩阵B) (矩阵大小:状态N*观测M)
其中后三项为HMM的三要素:λ=(Π,A,B)
5、HMM两个基本假设
- 齐次马尔可夫性假设(一阶马尔可夫假设):当前时刻的隐藏状态,只依赖于上一时刻的隐藏状态,与其它时刻状态和观测值都是无关的。
- 观测独立性假设(隐藏状态假设):当前时刻的观测值,只依赖于当前时刻的隐藏状态,与其它时刻状态和观测值都是无关的。
PS:还有一种说法,多了一个转换函数稳定性假设。
6、应用HMM来求解的三个基本问题
- 概率计算:给定模型λ=(π,A,B)和观测序列O,求观测序列O出现的概率。 (前向-后向算法)
- 解码问题:给定模型λ=(π,A,B)和观测序列O,求概率最大的隐藏状态序列I。 (viterbi算法)
- 学习问题:给定观测序列O,求观测序列O概率最大时模型λ=(π,A,B)的参数。 (极大似然估计算法)
7、实例一
有三个骰子(D4四面体,D6六面体,D8八面体),每个面都写有一个数字(如下图),进行有放回的抽样。
由上可知:观测值是骰子上的数字,有8种,即M=8;隐藏状态是几面体骰子,有3种,即N=3;
按照HMM五元组:
- 在完成一轮有放回抽样,我们可以得到一个观测序列O如下
- 隐藏状态序列 I 未知,待求
- 初始状态概率向量π如下,一般平均初始化
- 状态转移概率矩阵A如下,一般经验、统计得到
- 观测概率分布矩阵B如下,一般经验或按照实际情况计算得到
8、实例二
股市有三种隐藏状态(牛市、熊市、横盘),有三种观测状态(上涨、下跌、不变),HMM五元组如下图。
从马尔可夫模型(Markov Model)到隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)的更多相关文章
- NLP —— 图模型(一)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)
本文简单整理了以下内容: (一)贝叶斯网(Bayesian networks,有向图模型)简单回顾 (二)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) 写着写着还是写成了很规整的样 ...
- 无法将类型“System.Collections.Generic.IEnumerable<EmailSystem.Model.TemplateInfo>”隐式转换为“System.Collections.Generic.List<EmailSystem.Model.TemplateInf
List<Model.Template> templateList = templateBLL.RecommendTemplateByOrder(modelEbay); List<M ...
- 隐马尔科夫模型 HMM(Hidden Markov Model)
本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定 ...
- 隐马尔科夫模型(hidden Markov Model)
万事开头难啊,刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平,这篇博客可能会比较长,隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述:1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型 ...
- 转:隐马尔可夫模型(HMM)攻略
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价 ...
- 隐马尔可夫模型(HMM)
转自:http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. ...
- 隐马尔可夫模型(HMM)攻略
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价 ...
- 隐马尔可夫模型(HMM)
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价 ...
- HMM:隐马尔可夫模型HMM
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模 ...
随机推荐
- 敏捷史话(十五):我发明了敏捷估算扑克牌 —— James Greening
雪鸟会议 雪鸟会议前夕,James Grenning 在 Object Mentor 与 Robert C. Martin 一同工作,彼时组织雪鸟会议的 Bob 大叔盛情邀请 James,告知他会议的 ...
- volatile修饰全局变量,可以保证并发安全吗?
今天被人问到volatile能不能保证并发安全? 呵,这能难倒我? 上代码: //电脑太好,100线程起步~public class ThreadTest { private static volat ...
- Blog总结(前三次作业总结)
前三次作业总结 1.前言 (1)第一次题目集共有8道题目,难度较为简单,知识点为JAVA的一些编程基础知识点,如输入输出,选择,循环,一维数组等. (2)第二次题目集共有5道题目,难度较第一次题目集有 ...
- C - Harmonic Number(调和级数+欧拉常数)
In mathematics, the nth harmonic number is the sum of the reciprocals of the first n natural numbers ...
- adb、adb shell am、adb shell pm命令的详细使用说明
本文博客地址:http://blog.csdn.net/qq1084283172/article/details/64183248 1.在命令行终端执行下面的命令: adb >adb.txt 2 ...
- Day001 电脑常用快捷键
电脑常用快捷键 Ctrl+C 复制 Ctrl+V 粘贴 Ctrl+A 全选 Ctrl+X 剪切 Ctrl+Z 撤销 Ctrl+S 保存 Alt+F4 关闭窗口(英雄联盟选英雄界面可以查看对面阵容(狗头 ...
- java中的NAN和INFINITY
java浮点数运算中有两个特殊的情况:NAN.INFINITY. 1.INFINITY: 在浮点数运算时,有时我们会遇到除数为0的情况,那java是如何解决的呢? 我们知道,在整型运算中,除数是不能为 ...
- IDEA安装插件时搜索不到,一直在转圈刷新,无法安装
方法一:更换一个网络(我自己没有测试过) 参考链接:https://blog.csdn.net/m0_37856386/article/details/110389028 方法二:打开settings ...
- Object划分
Object划分 1.PO(persistantobject)持久对象 PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包 含任何对数据库的操作. 2.DO(Domain ...
- CRM的未来发展前景有哪些?
随着时代的发展,近年来越来越多的国内中小企业开始采用CRM客户关系管理系统,CRM从此不再是大企业的专利,也开始让中小企业得以不断成长.国内CRM行业的发展越来越快, 它的前景是什么?今天小Z就来给大 ...