隐马尔科夫模型(HMM)趣味理解与实现

本文通过异地恋男女主角的活动与天气的关系,通俗解释了隐马尔科夫模型(HMM)的概念,包括状态序列、观察序列以及前向算法的计算步骤。并用Python和C语言展示了计算不同天气状态概率的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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在马尔可夫模型中,每一个状态都是可观察的序列,是状态关于时间的随机过程,也成为可视马尔可夫模型。隐马尔科夫模型中的状态是不可见的,我们可以看到的是状态表现出来的观察值和状态的概率函数。在隐马模型中,观察值是关于状态的随机过程,而状态是关于时间的随机过程,因此隐马模型是一个双重随机过程。

什么叫状态序列与观察序列呢?举个例子:

假如,有一对男生女生异地恋,根据电影里面情节女生一般会在国外异地,男生在国内。女生每天晚上会根据天气情况(可能会影响心情吧)去干不同的事情,然后会向男生汇报,随着时间的推移会产生一个一天为间隔的时间序列。

女生活动情况受天气影响,天气暂且定为可能为:晴天、多云、阴天,女生活动暂且定为:跑步与读书。

那么,女生只会跟她男友汇报自己跑步还是读书,却不说今天天气如何,对于男友来说,这就相当于知道了观察序列(跑步与读书已经告诉),天气情况(晴天、多云、阴天)确实伴随存在,但是自己不知道

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