隐马尔科夫模型python代码详解

最新推荐文章于 2025-03-24 14:13:29 发布

neneduck

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分类专栏： NLP 文章标签： python numpy 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_62003092/article/details/128287627

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本文详细介绍了使用Python实现隐马尔科夫模型（HMM）的前向概率算法和后向概率算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.前向概率算法的实现

import numpy as np

O = [0,1,0]
Pi= np.array([0.2, 0.4,0.4])
A = np.array([
    [0.5, 0.2,0.3],
    [0.3, 0.5,0.2],
    [0.2, 0.3,0.5]
])
B = np.array([
    [0.5, 0.5],
    [0.4, 0.6],
    [0.7, 0.3],
])

class ForwardModel:
    # 该类 需要传入参数Pi,A,B
    def __init__(self,Pi,A,B) -> None:
        self.Pi = Pi
        self.A = A
        self.B = B
        self.T = len(A)
    def predict(self,O):   # 在类ForwardModel传入参数Pi,A,B的条件下，调用predict函数需要传入参数 O