隱馬爾可夫模型及Viterbi算法
隱馬爾可夫模型（HMM，hidden Markov model）是可用於標註問題的統計學模型，描述由隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成觀測序列的過程，屬於生成模型。HMM模型主要用於語音識別，自然語言處理，生物信息，模式識別等領域。
引入
??某天，你的女神告訴你說，她放假三天，將要去上海遊玩，準備去歡樂谷、迪士尼和外灘（不一定三個都會去）。
??她呢，會選擇在這三個地方中的某幾個逗留並決定是否購物，而且每天只待在一個地方。根據你對她的了解，知道她去哪個地方，僅取決於她去的上一個地方，且是否購物的概率僅取決於她去的地方。已知她去的三個地方的轉移概率表如下：
| 歡樂谷 | 迪士尼 | 外灘 | |
|---|---|---|---|
| 歡樂谷 | 0.8 | 0.05 | 0.15 |
| 迪士尼 | 0.2 | 0.6 | 0.3 |
| 外灘 | 0.2 | 0.3 | 0.5 |
稍微對這個表格做些說明，比如第一行，前一天去了歡樂谷後，第二天還待在歡樂谷的概率為0.8，去迪士尼的概率為0.05，去外灘的概率為0.15。
她在每個地方的購物概率為：
| 地點 | 購物概率 |
|---|---|
| 歡樂谷 | 0.1 |
| 迪士尼 | 0.8 |
| 外灘 | 0.3 |
??在出發的時候，她跟你說去每個地方的可能性相同。後來，放假回來後，你看了她的朋友圈，發現她的購物情況如下：第一天不購物，第二三天都購物了。於是，你很好奇，她這三天都去了哪些地方。
??怎麽樣，聰明的你能求解出來嗎？
HMM的模型參數
??接下來，我們將會介紹隱馬爾可夫模型（HMM）。
??隱馬爾可夫模型是關於時序的概率模型，描述由一個隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成不可觀測的狀態隨機序列，再由各個狀態生成一個觀測而產生觀測隨機序列的過程。隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成的狀態的序列，稱為狀態序列；每個狀態生成一個觀測，而由此產生的觀測的隨機序列，稱為觀測序列。序列的每一個位置又可以看作是一個時刻。
??隱馬爾可夫模型由初始概率分布、狀態轉移概率分布以及觀測概率分布確定。隱馬爾可夫模型的形式定義如下：
??設Q是所有可能的狀態的集合，V是所有可能的觀測的集合，也就是說，Q是不可見的，而V是可見的，是我們觀測到的可能結果。
其中，N是可能的狀態數，M是可能的觀測數。
??在剛才的例子中，Q是不可見的狀態集合，應為Q={歡樂谷，迪士尼，外灘}，而V是可以觀測的集合，應為V={購物，不購物}。
??I是長度為T的狀態序列，O是對應的觀測序列。
在剛才的例子中，I這個序列是我們需要求解的，即女生去了哪些地方，而O是你知道的序列，O={不購物，購物，購物}。
??A是狀態轉移概率矩陣：
N是在時刻t處於狀態qi的條件下在時刻t+1轉移到狀態qj的概率。在剛才的例子中，轉移概率矩陣為：
??B是觀測概率矩陣：
N是在時刻t處於狀態qj的條件下生成觀測vk的概率。在剛才的例子中：
綜上，我們已經講完HMM中的基本概念。同時，我們可以知道，隱馬爾可夫模型由初始狀態概率向量π，狀態轉移概率矩陣A和觀測概率矩陣B決定。π和A決定狀態序列，B決定觀測序列。因此，隱馬爾可夫模型λλ可用三元符號表示，即
A,B,π稱為HMM的三要素。
??當然，隱馬爾可夫模型之所以被稱為馬爾可夫模型，是因為它使用了兩個基本的假設，其中之一為馬爾可夫假設。它們分別是：
-
齊次馬爾科夫假設，即假設隱藏的馬爾可夫鏈在任意時刻t的狀態只依賴於其前一時刻的狀態，與其他時刻的狀態及觀測無關，也與時刻t無關。
-
觀測獨立性假設，即假設任意時刻的觀測只依賴於該時刻的馬爾可夫鏈的狀態，與其他觀測及狀態無關。
??在剛才的假設中，我們對應的兩個假設分別為：她去哪個地方，僅取決於她去的上一個地方；是否購物的概率僅取決於她去的地方。前一個條件為齊次馬爾科夫假設，後一個條件為觀測獨立性假設。
??以上，我們就介紹了HMM的基本概念及假設。而HMM的三個基本問題如下：
上面的例子即為HMM的第三個基本問題，也就是，給定觀測序列{不購物，購物，購物}，結果最有可能的狀態序列，即遊玩的地方。
Viterbi算法
??求解HMM的第三個基本問題，會用到大名鼎鼎的維特比算法（Viterbi Algorithm）。
??維特比算法是一個特殊但應用最廣的動態規劃（dynamic programming）算法，利用動態規劃，可以解決任何一個圖中的最短路徑問題，同時，它也是求解HMM描述的第三個基本問題的算法。
Python代碼實現
??下面，對於剛才給出的例子，我們將使用Python，來寫代碼實現Viterbi算法，同時求解剛才的問題。
# -*- coding: utf-8 -*-
# HMM.py
# Using Vertibi algorithm
import numpy as np
def Viterbi(A, B, PI, V, Q, obs):
N = len(Q)
T = len(obs)
delta = np.array([[0] * N] * T, dtype=np.float64)
phi = np.array([[0] * N] * T, dtype=np.int64)
# 初始化
for i in range(N):
delta[0, i] = PI[i]*B[i][V.index(obs[0])]
phi[0, i] = 0
# 遞歸計算
for i in range(1, T):
for j in range(N):
tmp = [delta[i-1, k]*A[k][j] for k in range(N)]
delta[i,j] = max(tmp) * B[j][V.index(obs[i])]
phi[i,j] = tmp.index(max(tmp))
# 最終的概率及節點
P = max(delta[T-1, :])
I = int(np.argmax(delta[T-1, :]))
# 最優路徑path
path = [I]
for i in reversed(range(1, T)):
end = path[-1]
path.append(phi[i, end])
hidden_states = [Q[i] for i in reversed(path)]
return P, hidden_states
def main():
# 狀態集合
Q = (‘歡樂谷‘, ‘迪士尼‘, ‘外灘‘)
# 觀測集合
V = [‘購物‘, ‘不購物‘]
# 轉移概率: Q -> Q
A = [[0.8, 0.05, 0.15],
[0.2, 0.6, 0.2],
[0.2, 0.3, 0.5]
]
# 發射概率, Q -> V
B = [[0.1, 0.9],
[0.8, 0.2],
[0.3, 0.7]
]
# 初始概率
PI = [1/3, 1/3, 1/3]
# 觀測序列
obs = [‘不購物‘, ‘購物‘, ‘購物‘]
P, hidden_states = Viterbi(A,B,PI,V,Q,obs)
print(‘最大的概率為: %.5f.‘%P)
print(‘隱藏序列為：%s.‘%hidden_states)
main()
輸出結果如下：
最大的概率為: 0.02688.
隱藏序列為：[‘外灘‘, ‘迪士尼‘, ‘迪士尼‘].
現在，你有很大的把握可以確定，你的女神去了外灘和迪士尼。
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