隐马尔可夫，隐马尔可夫模型的基本算法

本文目录一览

1，隐马尔可夫模型的基本算法
2，interpro网站怎样获得隐马尔科夫模型
3，隐马尔可夫模型的历史
4，隐式马尔科夫模型及 Python HMMlearn的使用
5，隐马尔可夫模型的基本概述
6，隐马尔科夫模型HMM
7，如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型
8，隐马尔可夫模型基础
9，隐马尔可夫模型的基本问题
10，如何理解隐马尔可夫模型中的向后算法

1，隐马尔可夫模型的基本算法

针对以下三个问题，人们提出了相应的算法*1 评估问题：前向算法*2 解码问题： Viterbi算法*3 学习问题： Baum-Welch算法(向前向后算法)

隐马尔可夫模型的基本算法

2，interpro网站怎样获得隐马尔科夫模型

利用pfam网站进行下载。根据博客园相关资料查询得知。interpro网站用pfam网站进行下载获得隐马尔科夫模型、此网站可以用到2023年1月、之后将停用、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是结构最简单的贝叶斯网、这是一种著名的有向图模型，主要用于时序数据建模（语音识别、自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题）。

interpro网站怎样获得隐马尔科夫模型

3，隐马尔可夫模型的历史

隐马尔可夫模型最初是在20世纪60年代后半期Leonard E. Baum和其它一些作者在一系列的统计学论文中描述的。HMM最初的应用之一是开始于20世纪70年代中期的语音识别。在1980年代后半期，HMM开始应用到生物序列尤其是DNA的分析中。此后，在生物信息学领域HMM逐渐成为一项不可或缺的技术。

隐马尔可夫模型的历史

4，隐式马尔科夫模型及 Python HMMlearn的使用

hmmlearn 隐式马尔科夫模型Hidden Markov Models(HMMs) 是一种通用的概率模型。一个可观测的变量X的序列被一个内部的隐藏状态Z所生成。其中，隐藏状态Z无法被直接观测。在隐藏状态之间的转移被假设是通过马尔科夫链(Markov chain) 的形式。模型可以表示为起始概率向量和转移概率矩阵 . 一个观测量生成的概率可以是关于的任意分布，基于当前的隐藏状态。 HMMs的3个基本问题: hmmlearn 是Python支持HMMs的包。原来是sklearn的一部分，后来由于接口不一致分成单独的包了。不过使用起来和sklearn的其他模型类似。构造HMM model: 初始化的参数主要有 n_components , covariance_type , n_iter 。每个参数的作用我还没有研究。通过 fit 方法。输入是一个矩阵，包含拼接的观察序列concatenated sequences of observation (也就是samples)，和序列的长度。 EM算法是背后拟合模型的算法。基于梯度优化的方法。通常会卡到一个局部极优值上。通常用户需要用不同的初始化跑多次 fit ，然后选择分数最高的模型。分数通过 score 方法计算。推导出的最优的隐藏状态可以调用 predict 方法获得。 predict 方法可以指定解码器算法。当前支持的有 viterbi （Vierbi algorithm）和 map (posteriori estimation)。

5，隐马尔可夫模型的基本概述

一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序列的信息。注意，“隐藏”指的是，该模型经其传递的状态序列，而不是模型的参数；即使这些参数是精确已知的，我们仍把该模型称为一个“隐藏”的马尔可夫模型。隐马尔可夫模型以它在时间上的模式识别所知，如语音，手写，手势识别，词类的标记，乐谱，局部放电和生物信息学应用。隐马尔可夫模型可以被认为是一个概括的混合模型中的隐藏变量（或变量），它控制的混合成分被选择为每个观察，通过马尔可夫过程而不是相互独立相关。最近，隐马尔可夫模型已推广到两两马尔可夫模型和三重态马尔可夫模型，允许更复杂的数据结构的考虑和非平稳数据建模。

6，隐马尔科夫模型HMM

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)，简称HMM，是一种基于概率统计的模型，是一种结构最简单的动态贝叶斯网，是一种重要的有向图模型。它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程(Markov Process) 。其难点是从可观察参数中确定该过程的隐参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。马尔可夫过程 (Markov Process)，它因俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫而得名，代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由安德烈·马尔可夫于1907年提出。 X1, … , Xn，每个状态值取决于前面有限个状态。如果 Xn+1 对于过去状态的条件概率分布仅是 Xn 的一个函数，则在马尔科夫链中，每一个圆圈代表相应时刻的状态，有向边代表了可能的状态转移，权值表示状态转移概率。这里“隐”指的是马尔科夫链中任意时刻的状态变量是不可见的，也就是说状态序列S0,S1,...,St无法直接观测到。但是HMM中每时刻有一个可见的观测值Ot与之对应，而且Ot有且仅于当前时刻隐状态St有关，St外化表现为Ot的概率称为输出概率，因此隐马尔科夫模型的结构图如下所示。因此,隐马尔科夫模型中马尔科夫链指的是隐状态S0,S1,...,St序列。 HMM模型可以用五元组(O,S,A,B,π)表示。其中根据以上HMM模型五元组表示，我们可以归纳出HMM模型解决的三个经典的问题。如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？ https://www.zhihu.com/question/20962240

7，如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型

还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。　　假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。　　不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4　　这串数字叫做可见量链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见量链，还有一串隐含量链。在这个例子里，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列。比如，隐含量链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8　　一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间存在转换概率的。在我们这个例子里，D6的下一个状态是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一个状态是D4，D6，D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率，或者转换概率分布的。比如，我们可以这样定义，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。这样就是一个新的HMM。　　同样的，尽管可见量之间没有转换概率，但是隐含量和可见量之间有一个概率叫做emission probability（发射概率？没见过中文怎么说的。。。）。对于我们的例子来说，六面骰（D6）产生1的emission probability是1/6。产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对emission probability进行其他定义。比如，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，掷出来是1的概率更大，是1/2，掷出来是2，3，4，5，6的概率是1/10。

但是在隐马尔可夫模型中,掷骰子。我们同样可以对emission probability进行其他定义。我认为 @者也的回答没什么错误,d6,3,掷出来是1的概率更大。对于我们的例子来说。

8，隐马尔可夫模型基础

假设t时刻的状态只与t-1时刻的状态有关，与更早的时刻无关，这一假设称为一阶马尔可夫假设。如果状态有n种取值，在t时刻取任何一个值与t-1时刻取任何一个值的条件概率构成了一个n×n的矩阵A，称为状态转移概率矩阵。无论t时刻的状态值是什么，在下一时刻一定会转向n个状态种一个，因此他们的转移概率和必须为1。在实际应用种，人们不能直接观察到状态的值，即状态的值是隐含的，只能得到观测的值。因此对模型进行扩充，得到隐马模型。观测序列是能得到的值。状态序列是因，观测序列是果，因为处于某种状态才有了某一观测值。定义状态观测矩阵B，表示t时刻状态值为s时的观测值为v的概率 t时刻的状态z=i的概率最大状态序列中，t-1时刻的状态值，有了这两个变量，就可以得到维特比算法。训练时给定一组样本，确定状态转移矩阵和观测矩阵，通过最大似然估计实现。如果已知训练样本集中每个观测序列对应的状态序列，给定初始状态如：p0=[0.5, 0.2, 0.3], k步转化过程为：p0=p0*pk。计算机程序需要利用迭代变量，借助循环实现。经过多步转化p0收敛于固定值(稳态)。可以通过最大似然估计得到模型参数。状态空间：隐状态S的取值范围观测空间：观测状态O的取值范围转移概率：矩阵各元素都是用概率表示。其值非负，并且各行元素之和等于1。在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。矩阵中的行数与列数可以相等，也可以不等。当它们相等时，矩阵就是一个方阵。由转移概率组成的矩阵就是转移概率矩阵。也就是说构成转移概率矩阵的元素是一个个的转移概率不同状态之间的转移概率，可以用转移矩阵表示，记做a 发射概率：初始状态的概率分布，在知道当前标签的情况下，发射的概率，记做π 输出概率：基于当前状态，不同输出的概率分布，记做b 模型参数λ = (a, b, π) 1、齐次假设：即马尔科夫假设 2、观测独立性假设：观测值只取决于对应的状态值，与其他状态无关（1）首先, HMM模型表示为: lambda = HMM(A, B, pi), 其中A, B, pi都是模型的参数, 分别称作: 转移概率矩阵, 发射概率矩阵和初始概率矩阵. （2）接着, 我们开始训练HMM模型, 语料就是事先准备好的一定数量的观测序列及其对应的隐含序列, 通过极大似然估计求得一组参数, 使由观测序列到对应隐含序列的概率最大. （3）在训练过程中, 为了简化计算, 马尔可夫提出一种假设: 隐含序列中每个单元的可能性只与上一个单元有关. 这个假设就是著名的隐含假设. （4）训练后, 我们就得到了具备预测能力的新模型: lambda = HMM(A, B, pi), 其中的模型参数已经改变. （5）之后给定输入序列(x1, x2, ..., xn), 经过模型计算lambda(x1, x2, ..., xn)得到对应隐含序列的条件概率分布. （6）最后, 使用维特比算法从隐含序列的条件概率分布中找出概率最大的一条序列路径就是我们需要的隐含序列: (y1, y2, ..., yn).状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采用最大似然估计。初始状态取每种值的概率Π，状态转移概率矩阵A，观测概率矩阵B 隐马尔可夫模型需要解决以下三个问题：（1）估值问题（观测序列出现的概率）。给定隐马尔可夫模型的参数A和B，计算一个观测序列x出现的概率值p（x）。前向后向算法（2）解码问题（观测序列最大化的隐含序列）。给定隐马尔可夫模型的参数A和B以及一个观测序列x，计算最有可能产生此观测序列的状态序列z。已知一个观测序列，寻找最有可能产生它的状态序列。维特比算法（3）学习问题。给定隐马尔可夫模型的结构，但参数未知，给定一组训练样本，确定隐马尔可夫模型的参数A和B。保姆韦尔奇算法隐马尔可夫模型对条件概率p（x|z）建模，因此是一个生成式模型。

9，隐马尔可夫模型的基本问题

1. 评估问题。给定观测序列 O=O1O2O3…Ot和模型参数λ=(A,B,π)，怎样有效计算某一观测序列的概率，进而可对该HMM做出相关评估。例如，已有一些模型参数各异的HMM，给定观测序列O=O1O2O3…Ot，我们想知道哪个HMM模型最可能生成该观测序列。通常我们利用forward算法分别计算每个HMM产生给定观测序列O的概率，然后从中选出最优的HMM模型。这类评估的问题的一个经典例子是语音识别。在描述语言识别的隐马尔科夫模型中，每个单词生成一个对应的HMM，每个观测序列由一个单词的语音构成，单词的识别是通过评估进而选出最有可能产生观测序列所代表的读音的HMM而实现的。2.解码问题给定观测序列 O=O1O2O3…Ot 和模型参数λ=(A,B,π)，怎样寻找某种意义上最优的隐状态序列。在这类问题中，我们感兴趣的是马尔科夫模型中隐含状态，这些状态不能直接观测但却更具有价值，通常利用Viterbi算法来寻找。这类问题的一个实际例子是中文分词，即把一个句子如何划分其构成才合适。例如，句子“发展中国家”是划分成“发展-中-国家”，还是“发展-中国-家”。这个问题可以用隐马尔科夫模型来解决。句子的分词方法可以看成是隐含状态，而句子则可以看成是给定的可观测状态，从而通过建HMM来寻找出最可能正确的分词方法。3. 学习问题。即HMM的模型参数λ=(A,B,π)未知，如何调整这些参数以使观测序列O=O1O2O3…Ot的概率尽可能的大。通常使用Baum-Welch算法以及Reversed Viterbi算法解决。怎样调整模型参数λ=(A,B,π)，使观测序列 O=O1O2O3…Ot的概率最大？

一种hmm可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由lebaum和他的同事开发的。它与早期由ruslanl.stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个hmm产生标记序列提供了有关状态的一些序列的信息。注意，“隐藏”指的是，该模型经其传递的状态序列，而不是模型的参数；即使这些参数是精确已知的，我们仍把该模型称为一个“隐藏”的马尔可夫模型。隐马尔可夫模型以它在时间上的模式识别所知，如语音，手写，手势识别，词类的标记，乐谱，局部放电和生物信息学应用。隐马尔可夫模型可以被认为是一个概括的混合模型中的隐藏变量（或变量），它控制的混合成分被选择为每个观察，通过马尔可夫过程而不是相互独立相关。最近，隐马尔可夫模型已推广到两两马尔可夫模型和三重态马尔可夫模型，允许更复杂的数据结构的考虑和非平稳数据建模。

10，如何理解隐马尔可夫模型中的向后算法

隐马尔可夫（hmm）好讲，简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为d6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为d4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为d8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4这串数字叫做可见量链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见量链，还有一串隐含量链。在这个例子里，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列。比如，隐含量链有可能是：d6 d8 d8 d6 d4 d8 d6 d6 d4 d8一般来说，hmm中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间存在转换概率的。在我们这个例子里，d6的下一个状态是d4，d6，d8的概率都是1/3。d4，d8的下一个状态是d4，d6，d8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率，或者转换概率分布的。比如，我们可以这样定义，d6后面不能接d4，d6后面是d6的概率是0.9，是d8的概率是0.1。这样就是一个新的hmm。同样的，尽管可见量之间没有转换概率，但是隐含量和可见量之间有一个概率叫做emission probability（发射概率？没见过中文怎么说的。。。）。对于我们的例子来说，六面骰（d6）产生1的emission probability是1/6。产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对emission probability进行其他定义。比如，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，掷出来是1的概率更大，是1/2，掷出来是2，3，4，5，6的概率是1/10。

隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4这串数字叫做可见量链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见量链，还有一串隐含量链。在这个例子里，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列。比如，隐含量链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间存在转换概率的。...六面骰（D6）产生1的emission probability是1/。，D8的转换概率也都一样是1/。在这个例子里。比如，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链。同样的，简单易懂不好讲，5，隐含量链有可能是，我们先从三个骰子里挑一个，掷出来是1的概率更大，每个面（1;2，我们会得到一串数字。我认为 @者也的回答没什么错误，5，每个数字都是1，2。这样设定是为了最开始容易说清楚，4）出现的概率是1/，不过我想说个更通俗易懂的例子，D6。比如。还是用最经典的例子。在我们这个例子里，D8的下一个状态是D4，我们可以这样定义;3，掷骰子。这样就是一个新的HMM，4。假设我手里有三个不同的骰子，5，3;10，6）出现的概率是1/。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），挑到每一个骰子的概率都是1/8，1;6，6。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8）。但是在隐马尔可夫模型中。不停的重复上述过程，6，但是隐含量和可见量之间有一个概率叫做emission probability（发射概率。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），6个面，6的概率也都是1/，每个面（1，3，2，3，4：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8一般来说，5，D6，D6后面不能接D4，每个面（1。假设我们开始掷骰子;6，8）出现的概率是1/6，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，2，4，8中的一个;4，3，得到一个数字，我们不仅仅有这么一串可见量链，2。，掷出来是2，6的概率是1/，3，D8的概率都是1/，D6后面是D6的概率是0，7，尽管可见量之间没有转换概率，因为隐含量（骰子）之间存在转换概率的，4，7;3。然后我们掷骰子，6。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）。比如，还有一串隐含量链。产生2？没见过中文怎么说的，7，D6的下一个状态是D4，8中的一个。我们同样可以对emission probability进行其他定义，2，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列，或者转换概率分布的，3，4：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4这串数字叫做可见量链，5.1;3。D4，但是我们其实是可以随意设定转换概率，4.9。），是D8的概率是0。对于我们的例子来说，是1/，3，5隐马尔可夫（HMM）好讲

隐马尔可夫，隐马尔可夫模型的基本算法

本文目录一览

1，隐马尔可夫模型的基本算法

2，interpro网站怎样获得隐马尔科夫模型

3，隐马尔可夫模型的历史

4，隐式马尔科夫模型及 Python HMMlearn的使用

5，隐马尔可夫模型的基本概述

6，隐马尔科夫模型HMM

7，如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型

8，隐马尔可夫模型基础

9，隐马尔可夫模型的基本问题

10，如何理解隐马尔可夫模型中的向后算法

最近更新

相关文章

知识最新文章

厂商排行榜推荐

知识排行榜精选

知识文章排行榜

热门标签

隐马尔可夫，隐马尔可夫模型的基本算法

本文目录一览

1，隐马尔可夫模型的基本算法

2，interpro网站怎样获得隐马尔科夫模型

3，隐马尔可夫模型的历史

4，隐式马尔科夫模型 及 Python HMMlearn的使用

5，隐马尔可夫模型的基本概述

6，隐马尔科夫模型HMM

7，如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型

8，隐马尔可夫模型基础

9，隐马尔可夫模型的基本问题

10，如何理解隐马尔可夫模型中的向后算法

最近更新

相关文章

知识最新文章

厂商排行榜推荐

知识排行榜精选

知识文章排行榜

热门标签

4，隐式马尔科夫模型及 Python HMMlearn的使用