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HMM学习最佳范例一：介绍 分类隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型（HMM）依然是读者访问“我爱自然语言处理”的一个热门相关关键词，我曾在《HMM学习最佳范例与崔晓源的博客》中介绍过国外的一个不错的HMM学习教程，并且国内崔晓源师兄有一个相应的翻译版本，不过这个版本比较简化和粗略，有些地方只是概况性的翻译了一下，省去了一些内容，所以从今天开始计划在52nlp上系统的重新翻译这个学习教程，希望对大家有点用。 介绍（Introduction） 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式（规律）。这些模式发生在很多领域，比如计算机中的指令序列，句子中的词语顺序和口语单词中的音素序列等等，事实上任何领域中的一系列事件都有可能产生有用的模式。 考虑一个简单的例子，有人试图通过一片海藻推断天气——民间传说告诉我们‘湿透的’海藻意味着潮湿阴雨，而‘干燥的’海藻则意味着阳光灿烂。如果它处于一个中间状态（‘有湿气’），我们就无法确定天气如何。然而，天气的状态并没有受限于海藻的状态，所以我们可以在观察的基础上预测天气是雨天或晴天的可能性。另一个有用的线索是前一天的天气状态（或者，至少是它的可能状态）——通过综合昨天的天气及相应观察到的海藻状态，我们有可能更好的预测今天的天气。 这是本教程中我们将考虑的一个典型的系统类型。 首先，我们将介绍产生概率模式的系统，如晴天及雨天间的天气波动。 然后，我们将会看到这样一个系统，我们希望预测的状态并不是观察到的——其底层系统是隐藏的。在上面的例子中，观察到的序列将是海藻而隐藏的系统将是实际的天气。 最后，我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题。对于上述例子，我们想知道： 1.给出一个星期每天的海藻观察状态，之后的天气将会是什么? 2.给定一个海藻的观察状态序列，预测一下此时是冬季还是夏季？直观地，如果一段时间内海藻都是干燥的，那么这段时间很可能是夏季，反之，如果一段时间内海藻都是潮湿的，那么这段时间可能是冬季。 HMM学习最佳范例二：生成模式 分类隐马尔科夫模型 二、生成模式（Generating Patterns） 1、确定性模式（Deterministic Patterns） 考虑一套交通信号灯，灯的颜色变化序列依次是红色-红色/黄色-绿色-黄色-红色。这个序列可以作为一个状态机器，交通信号灯的不同状态都紧跟着上一个状态。 注意每一个状态都是唯一的依赖于前一个状态，所以，如果交通灯为绿色，那么下一个颜色状态将始终是黄色——也就是说，该系统是确定性的。确定性系统相对比较容易理解和分析，因为状态间的转移是完全已知的。 2、非确定性模式（Non-deterministic patterns） 为了使天气那个例子更符合实际，加入第三个状态——多云。与交通信号灯例子不同，我们并不期望这三个天气状态之间的变化是确定性的，但是我们依然希望对这个系统建模以便生成一个天气变化模式（规律）。 一种做法是假设模型的当前状态仅仅依赖于前面的几个状态，这被称为马尔科夫假设，它极大地简化了问题。显然，这可能是一种粗糙的假设，并且因此可能将一些非常重要的信息丢失。 当考虑天气问题时，马尔科夫假设假定今天的天气只能通过过去几天已知的天气情况进行预测——而对于其他因素，譬如风力、气压等则没有考虑。在这个例子以及其他相似的例子中，这样的假设显然是不现实的。然而，由于这样经过简化的系统可以用来分析，我们常常接受这样的知识假设，虽然它产生的某些信息不完全准确。 一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态选择的（前）n个状态。最简单的马尔科夫过程是一阶模型，它的状态选择仅与前一个状态有关。这里要注意它与确定性系统并不相同，因为下一个状态的选择由相应的概率决定，并不是确定性的。 下图是天气例子中状态间所有可能的一阶状态转移情况： 对于有M个状态的一阶马尔科夫模型，共有个状态转移，因为任何一个状态都有可能是所有状态的下一个转移状态。每一个状态转移都有一个概率值，称为状态转移概率——这是从一个状态转移到另一个状态的概率。所有的个概率可以用一个状态转移矩阵表示。注意这些概率并不随时间变化而不同——这是一个非常重要（但常常不符合实际）的假设。 下面的状态转移矩阵显示的是天气例子中可能的状态转移概率： -也就是说，如果昨天是晴天，那么今天是晴天的概率为0.5，是多云的概率为0.375。注意，每一行的概率之和为1。 要初始化这样一个系统，我们需要确定起始日天气的（或可能的）情况，定义其为一个初始概率向量，称为向量。 -也就是说，第一天为晴天的概率为1。 现在我们定义一个一阶马尔科夫过程如下： 　状态：三个状态——晴天，多云，雨天。 　向量：定义系统初始化时每一个状态的概率。