电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）隐马尔科夫算法

隐马尔科夫算法 电子科技大学朱软圣

隐马尔科夫算法 电子科技大学 朱钦圣

目录 CONTENTS 隐马尔科夫模型的定义 2 MM模型的三个基本问题 3 EM算法 前向后向算法 5 鲍姆-韦尔奇算法 6 维比特算法

1 隐马尔科夫模型的定义 2 3 4 5 6 C O N T E N T S 目 录 HMM模型的三个基本问题 EM算法 前向后向算法 鲍姆-韦尔奇算法 维比特算法

CHAPTER (1 隐马尔科夫模型的定义

CHAPTER 1 隐马尔科夫模型的定义

定义(wki) 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model;缩写： HMM)或称作隐性马尔可夫模型，是统计模型， 它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过 程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐 含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析， 例如模式识别

定义（wiki） 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model；缩写： HMM）或称作隐性马尔可夫模型，是统计模型， 它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过 程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐 含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析， 例如模式识别

定义(wiki) 在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是 直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。 而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的， 但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态 在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符 号的序列能够透露出状态序列的一些信息

定义（wiki） 在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是 直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。 而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的， 但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态 在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符 号的序列能够透露出状态序列的一些信息

定义 简单的说，能够用隐马尔科夫的模型解决的问题是一 下这两种： 1)我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者 状态序列。2)我们的问题中有两类数据，一类序列 数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是 不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列

定义 简单的说，能够用隐马尔科夫的模型解决的问题是一 下这两种： １）我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者 状态序列。２）我们的问题中有两类数据，一类序列 数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是 不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列

定义 生活中处处都是隐马尔科夫的问题，比如： 我在和你说话，我发出的一串连续的声音就是观测 序列，而我实际要表达的一段话就是状态序列，你 大脑的任务，就是从这一串连续的声音中判断出我 最可能要表达的话的内容

定义 生活中处处都是隐马尔科夫的问题，比如： 我在和你说话，我发出的一串连续的声音就是观测 序列，而我实际要表达的一段话就是状态序列，你 大脑的任务，就是从这一串连续的声音中判断出我 最可能要表达的话的内容

A和B是好朋友，但是他们离得比较远，每天都是 通过电话了解对方那天作了什么.B仅仅对三种活动感兴 趣：公园散步，购物以及清理房间.他选择做什么事情只凭 当天天气.A对于B所住的地方的天气情况并不了解，但是 知道总的趋势.在B告诉A每天所做的事情基础上，A想要猜 测B所在地的天气情况

A 和B是好朋友，但是他们离得比较远，每天都是 通过电话了解对方那天作了什么.B仅仅对三种活动感兴 趣:公园散步,购物以及清理房间.他选择做什么事情只凭 当天天气.A对于B所住的地方的天气情况并不了解,但是 知道总的趋势.在B告诉A每天所做的事情基础上,A想要猜 测 B 所在地的天气情况

A认为天气的运行就像一个马尔可夫链.其有 两个状态“雨”和”晴”，但是无法直接观察它 们，也就是说，它们对于A是隐藏的.每天，B有一定的 概率进行下列活动："散步”，“购物”，或“清 理”.因为B会告诉A他的活动，所以这些活动就是 A的观察数据.这整个系统就是一个隐马尔可夫模 型HMM

A认为天气的运行就像一个马尔可夫链. 其有 两个状态 “雨”和”晴” ,但是无法直接观察它 们,也就是说,它们对于A是隐藏的.每天,B有一定的 概率进行下列活动:”散步” , “购物” , 或 “清 理”. 因为B会告诉A他的活动,所以这些活动就是 A的观察数据.这整个系统就是一个隐马尔可夫模 型HMM

例：赌场的欺诈 某赌场在掷骰子根据点数决定胜负时，暗中 采取了如下作弊手段： 在连续多次掷骰子的过程中，通常使用公平骰 子A,偶而混入一个灌铅骰子B. 0.8 0.9 0.2 公平骰子 灌铅骰子