HMM隐马尔可夫模型

HMM基本原理

Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。

HMM 是在 Markov 链的基础上发展起来的,由于实际问题比 Markov 链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM

HMM是双重随机过程:其中之一是 Markov 链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的。另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系,是可被观测的。

HMM的定义:

如果你看不懂上面的那两段话,那就对了。

HMM理解


HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型。
举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步、昨天购物、今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气。在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气。

HMM描述


任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述:

    :param obs:观测序列
    :param states:隐状态
    :param start_p:初始概率(隐状态)
    :param trans_p:转移概率(隐状态)
    :param emit_p: 发射概率 (隐状态表现为显状态的概率)

这个例子可以用如下的HMM来描述:

    states = ('Rainy', 'Sunny') 
    observations = ('walk', 'shop', 'clean')     
    start_probability = {'Rainy': 0.6, 'Sunny': 0.4}     
    transition_probability = {
        'Rainy' : {'Rainy': 0.7, 'Sunny': 0.3},
        'Sunny' : {'Rainy': 0.4, 'Sunny': 0.6},
        }    
    emission_probability = {
        'Rainy' : {'walk': 0.1, 'shop': 0.4, 'clean': 0.5},
        'Sunny' : {'walk': 0.6, 'shop': 0.3, 'clean': 0.1},
    }

求解最可能的天气


求解最可能的隐状态序列是HMM的三个典型问题之一,通常用维特比算法解决。维特比算法就是求解HMM上的最短路径(-log(prob),也即是最大概率)的算法。
</br>
稍微用中文讲讲思路,很明显,第一天天晴还是下雨可以算出来:
</br>
1、 定义V[时间][今天天气] = 概率,注意今天天气指的是,前几天的天气都确定下来了(概率最大)今天天气是X的概率,这里的概率就是一个累乘的概率了。
</br>
2、 因为第一天我的朋友去散步了,所以第一天下雨的概率V[第一天][下雨] = 初始概率[下雨] * 发射概率[下雨][散步] = 0.6 * 0.1 = 0.06,同理可得V[第一天][天晴] = 0.24 。从直觉上来看,因为第一天朋友出门了,她一般喜欢在天晴的时候散步,所以第一天天晴的概率比较大,数字与直觉统一了。
</br>
3、 从第二天开始,对于每种天气Y,都有前一天天气是X的概率 * X转移到Y的概率 * Y天气下朋友进行这天这种活动的概率。因为前一天天气X有两种可能,所以Y的概率有两个,选取其中较大一个作为V[第二天][天气Y]的概率,同时将今天的天气加入到结果序列中
</br>
4、 比较V[最后一天][下雨]和[最后一天][天晴]的概率,找出较大的哪一个对应的序列,就是最终结果。
</br>

HMM是一个通用的方法,可以解决贴标签的一系列问题。

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