机器学习算法之——隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM) 代码实现

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隐形马尔可夫模型,英文是 Hidden Markov Models,就是简称 HMM。

既是马尔可夫模型,就一定存在马尔可夫链,该马尔可夫链服从马尔可夫性质:即无记忆性。也就是说,这一时刻的状态,受且只受前一时刻的影响,而不受更往前时刻的状态的影响。

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马尔可夫模型

马尔可夫链(Markov-chain,model)描述了一个随机过程,其中未来状态的假设概率仅取决于当前过程状态,而不取决于它之前的任何状态。在这个例子中,我们将创建一个概率图(给定由4个元素组成的状态空间)来说明孩子们可能决定如何度过一天。

import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from pprint import pprint 


# 状态空间的建立与初始状态概率
states = [\'sleeping\', \'eating&

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隐马尔可夫模型(Hidden Markov model, HMM)

标注-隐马尔可夫模型HMM的探究

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