Viterbi算法实现代码

最新推荐文章于 2025-06-03 08:10:18 发布

原创

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本代码来自github地址。添加注释仅供理解。
Viterbi算法参考自《统计学习方法》

Viterbi算法：

在这里插入图片描述

算法实现：

# HMM的五个元素
# -------------------------------------
# 隐状态集合 states
# 记录所有可能的隐状态 ('Healthy', 'Fever')
# -------------------------------------
# 观测集合 observations
# 记录所有可能的观测 ('normal', 'cold', 'dizzy') [当前的观测序列obs另给出]
# -------------------------------------
# 初始概率分布 start_probability
# 记录所有隐状态发生的初始概率
# healthy  0.6
# fever    0.4
# -------------------------------------
# 状态转移概率分布 transition_probability
#           healthy    fever
# healthy     0.7       0.3
# fever       0.4       0.6
# -------------------------------------
# 观测概率分布 emission_probability
#           normal   cold   dizzy
# healthy     0.5     0.4    0.1
# fever       0.1     0.3    0.6

states = ('Healthy', 'Fever')
 
observations = ('normal', 'cold', 'dizzy')
 
start_probability = {
   
   'Healthy': 0.6, 'Fever': 0.4}
 
transition_probability = {
   
   
   'Healthy'