Viterbi algorithm

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。

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)

6cbb8645gw1egs40a3bpmj208n09574o

伪码如下:

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},
}
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