专栏名称: 机器学习研究会
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【学习】 隐马尔科夫模型-前向算法

机器学习研究会  · 公众号  · AI  · 2017-05-26 21:37

正文

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这里为了演示简单,我只求解出俩天观察为(Dizzy,Cold)的概率是多少!


这个问题太好求解了,最暴力的方法就是将路径全部遍历一遍。下面尽可能通 俗易懂的说明一下:
首先画出时间序列状态图如下:



下面,我详细走一遍一条路径的暴力算法,这样既可以避开公式的晦涩,也不失正确性。其它路径完全类似


第一天为Healthy的概率为:0.6


在第一天为Healthy的基础上,观察为Dizzy的概率为:P(Dizzy|Healthy)=0.6* P(Healthy->Dizzy)=0.6* 0.1=0.06


然后求出在第一天为Healthy的基础上,并且第一天表现为Dizzy的前提下,第二天也为Healthy的概率为:
P(Healthy|Healthy,Dizzy) = P(Dizzy|healthy)* 07 = 0.06* 0.7


上面求完的时候,代表下图中的红线已经转移完了。


好,那么当在前面基础上,第二天观察为Cold的概率为:
P(Cold|(Healthy,Dizzy),(Healthy)) = P(Healthy|Healthy,Dizzy)*
0.4 = 0.06* 0.7* 0.4
现在我们已经完成一条路径的完整结果了。


就是在第一天隐含状态为Healthy和第二天隐含状态为Healthy的基础上,观察序列为Dizzy,Cold的概率为
P(Dizzy,Cold|Healthy,Healthy) = 0.06* 0.7* 0.4=0.0168


那么同理,我们就可以求出其它三条路径。
(1)在第一天隐含状态为Healthy和第二天隐含状态为Fever的基础上,观察序列为Dizzy,Cold的概率
(2)在第一天隐含状态为Fever和第二天隐含状态为Healthy的基础上,观察序列为Dizzy,Cold的概率
(3)在第一天隐含状态为Fever和第二天隐含状态为Fever的基础上,观察序列为Dizzy,Cold的概率


然后最后的第一个问题的结果就是将这四个结果 相加 起来就可以了。是不是很简单,那么为了还需要 前向后向算法 来解决这个事呢?


其实这个算法在现实中是不可行的。我给的例子由于是为了讲解容易,状态值和观察值都很小,但是实际中的问题, 隐状态的个数是非常大的。







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