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  • HMM模型

    千次阅读 2019-03-02 11:39:48
    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。 x为观测序列 z是我们无法观测到的隐藏的状态的随机序列,叫状态序列。 所有关于时间和空间的问题都可以采用这个模型...

    隐马尔可夫模型示意图:
    在这里插入图片描述
    如图所示,模型在贝叶斯网络中相关分析:
    如果z1是A,z2是c,x1是B
    那么当A是不可观测时候,那么B和c就不是相互独立的,就是没确定,则x1和z2就一定有关系。那么当A是可观测的时候,那么B和c就是相互独立的。
    如果把z2、x2融为一体看做c的话,那可知x1与z2、x2一定有关系,那么最后x1和x2就是不独立的呢
    同理,x1 和x2, x3, xn+1都是不独立的。

    隐马尔可夫模型概念:
    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。x为观测序列,z是我们无法观测到的隐藏的状态的随机序列,叫状态序列。所有关于时间和空间的问题都可以采用这个模型。隐藏状态一定是离散的。但是观测是可以是离散的也可以是连续的。

    隐马尔可夫模型的假设:
    对 HMM 来说,有如下三个重要假设,即便这些假设都是不现实的
    假设1:有限历史性假设的马尔可夫假设
    p(xi|xi−1…x1)=p(xi|xi−1)
    p(xi|xi−1…x1)=p(xi|xi−1)
    假设2:输出也即是观察值仅与当前状态有关的输出独立性假设
    p(o1…oT|x1…xT)=∏p(Ot|xt)
    假设3:状态与具体时间无关的齐次性假设
    p(xi+1|xi)=p(xj+1|xj)
    p(xi+1|xi)=p(xj+1|xj)

    隐马尔可夫和线性回归对比:
    线性回归中的样本是相互独立,误差是符合高斯分布。
    隐马尔可夫的样本不是相互独立的,样本之间是有关系的,不是相互独立的数据叫做结构化数据。

    维特比算法:
    给定一个矩阵,这个矩阵是由非负数组成的,从这个矩阵的[0,0]开始走,走的方向只能是向下或者是向右,然后求出最小的路径之和。
    在这里插入图片描述
    路径计算公式:
    在这里插入图片描述
    viterbi是针对Lattice篱笆网络的有向图最短路径的问题提出来的,是用动态规划来解觉隐马尔可夫模型预测问题。 viterbi针对于hmm出现的问题进行解码,用DP求概率最大的路径,每一条路径对应着一个状态序列,它可以解决一个图中的最短路径问题。 定义变量,在时刻t状态为i的所有路径中,求概率的最大值。

    举栗子:
    隐性状态 = (‘晴天’, ‘下雨’)
    观测状态 = (‘散步’, ‘购物’, ‘清洗’)
    初始概率 = { ‘晴天’: 0.6’,下雨’: 0.4}

    状态转移矩阵 =
    {‘晴天’ : {‘晴天’: 0.7, ‘下雨’: 0.3},‘下雨’ : {‘晴天’: 0.4, ‘下雨’: 0.6},}

    发射矩阵 =
    {‘晴天’ : {‘散步’: 0.5, ‘购物’: 0.4, ‘清洗’: 0.1}, ‘下雨’ : {'散步: 0.1, ‘购物’: 0.3, ‘清洗’: 0.6},}

    第一天:
    P(第一天晴天) = P(散步|晴天)*P(晴天|初始情况) = 0.5 * 0.6 = 0.3
    P(第一天下雨) = P(散步|下雨)*P(下雨|初始情况) = 0.1 * 0.4 = 0.04

    第二天的时候:求出路径的单个路径的最大概率,然后再乘上观测概率。

    P(第二天晴天) =
    max{ P(晴天|晴天) P(第一天晴天) , P(晴天|下雨) P(第一天下雨) } P(购物|晴天) =max{0.30.7, 0.040.4}0.4=0.30.70.4=0.084

    P(第二天下雨) =
    max{ P(下雨|晴天) P(第一天晴天) , P(下雨|下雨)P(第一天下雨) } P(购物|下雨) =max{0.30.3, 0.040.6}0.3=0.30.30.3=0.027
    可以得到在第二天下雨0.027这个路径,第一天也是晴天的。

    第三天:
    P(第三天晴天)=
    max{P(晴天|晴天)P(第二天晴天) , P(晴天|下雨) P(第二天晴天) } P(清洗|晴天)
    max{0.084
    0.7, 0.027
    0.4}0.1= 0.0840.7
    0.1 =0.00588,
    这个路径,第二天是晴天

    P(第三天下雨)=
    max{P(下雨|晴天) P(第二天晴天) ,P(下雨|下雨) P(第二天下雨) } P(清洗|下雨)
    max{0.084
    0.3, 0.027
    0.6}0.6=0.0840.3
    0.6 = 0.01512
    这个路径,第二天是晴天

    栗子总结:最后一天的状态概率分布就是最优路径的概率分布:P(第三天下雨)=0.01512
    第三天下雨 ----最优路径开始回溯—> 第二天晴天-- --最优路径开始回溯–> 第一天是晴天
    路径即为:晴天,晴天,下雨

    BMES标签分词应用:
    天气当成“词性标签”,当天的活动当做“字”:
    分词:一个句子,找出概率最大的标签序列。
    断句符号:“词尾”或“非词尾”构成的序列)
    利用BMES标签来分词:
    1开头、B
    2中间、M
    3结尾、E
    4独立成词、S

    终止词和非终止词分词举例1:
    比如:平时加强体育锻炼是好习惯
    0:[ ]
    1:[平, 平时]
    2:[时, 时加, 时加强]
    3:[加, 加强]
    4:[强, 强体]
    5:[体, 体育]
    6:[育, 育段]
    7:[锻, 锻炼]
    8:[炼, 链是]
    9:[是, 是好]
    10:[外]
    10:[好]
    11:[严, 严重]
    11:[习, 习惯]
    12:[重]
    12:[惯]
    13:[ ]
    起始和末尾的标志就是空

    0:
    1:平 A1, 平时 A2
    通过“平”可以计算2[时, 时加, 时加强]
    平 ----> 时 A1+B12
    平 ----> 时加 A1+ B22
    平 ----> 时加强 A2 + B23

    通过 ”平时“可以计算3[ 加, 时加]
    平时 ----> 加 A2 + B32
    平时 ----> 加强 A2 + B33

    小结:前面的隐状态的概率全部求出来,根据这个前面的隐状态的概率去依次求取后面的隐状态的各个概率,后面序列中的每一个状态的最大值作为当前序列隐状态的概率,并且记录前面隐状态到当前隐状态的路径,也就是一个动态规划实现最短路径。

    终止词和非终止词分词举例2:
    接待来到我家的客人
    建立HMM的A, B, π。
    π的确定:
    每个样本,是不是“终止字”的 状态只有2个:状态1 为是、状态2 为不是,所以 π = {p1,p2}
    P1:第一个字是非终止字的概率
    P2:第一个字是终止字的概率
    状态转移矩阵A:
    根据π = {p1,p2},状态转移矩阵是2乘2矩阵,如下:
    p11:非终止字 —到----> 非终止字概率
    p21:终止字 ------到----> 非终止字概率
    p12:非终止字 —到----> 终止字概率
    p22:终止字 ------到-----> 终止字概率
    观测矩阵B:
    Unicode编码,每个字是0到65535中的其中一个数,B是2*65535矩阵:
    p1,0:汉字是Unicode编码中的0的非终止字的概率
    p2,0:汉字是Unicode编码中的0的终止字的概率
    p1,1:汉字是Unicode编码中的1的非终止字的概率
    p2,1:汉字是Unicode编码中的1的终止字的概率
    首先有了Z1是“非终止字”的这个隐性状态,通过状态转移矩阵,转移到Z2 为“终止字”,Z2从65535个字中选出了x2=“迎”这个字,完成。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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    引自原文:https://blog.csdn.net/LaoLiulaoliu/article/details/7559145

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  • HMM模型介绍

    2021-03-08 17:48:49
    HMM模型是一个时序模型,因为是个时序模型所以每时每刻都有一个观测值。下图所示: Z为隐式变量,X为已知的观测值。 扔不均衡硬币 有两枚硬币A和B,这两枚硬币正反面概率不一样,我们记A和B各自出现正面的概率分别...

    时序模型:数据会随着时间的改变二进行改变,比如温度、说话等。HMM模型是一个时序模型,因为是个时序模型所以每时每刻都有一个观测值。下图所示:
    在这里插入图片描述
    Z为隐式变量,X为已知的观测值。

    扔不均衡硬币
    有两枚硬币A和B,这两枚硬币正反面概率不一样,我们记A和B各自出现正面的概率分别为u1和u2。现在小明进行扔硬币,我进行结果的观测,我跟小明之间有东西挡着,互相看不见,观测结果如下图所示:
    在这里插入图片描述
    那么就有两个问题:
    问题1:目前我们得到了观测序列,我们能否推出小明扔硬币的序列是什么?称为inference问题
    问题2:能够推出u1和u2各自的值是多少?能够推出小明扔完A/B硬币后再扔B硬币或者A硬币的概率矩阵?(如下图所示) 该问题称为参数估计问题
    在这里插入图片描述
    即:能够根据观测值推出参数,并且再推出参数的基础上推出序列?
    问题3:我们观测到的这个序列,即正反正正,的概率是多少?(动态规划算法)
    以上三个问题即为HMM里面三大问题

    同样也可以用于语音识别。用户说的语音会变成波形,这种波形会被标记成观测值,然后由观测值去推测用户说了哪些单词,这个过程叫做decoding或者inference

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  • HMM模型的一些理解

    2019-05-28 15:18:16
    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。 是在...

    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。

    是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型。

    下面用一个简单的例子来阐述:

    假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8。

    在这里插入图片描述
    假设我们开始掷骰子,我们先从三个骰子里挑一个,挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子,得到一个数字,1,2,3,4,5,6,7,8中的一个。不停的重复上述过程,我们会得到一串数字,每个数字都是1,2,3,4,5,6,7,8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字(掷骰子10次):1 6 3 5 2 7 3 5 2 4

    这串数字叫做可见状态链。但是在隐马尔可夫模型中,我们不仅仅有这么一串可见状态链,还有一串隐含状态链。在这个例子里,这串隐含状态链就是你用的骰子的序列。比如,隐含状态链有可能是:D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8

    # 隐含状态链就是骰子的投掷顺序
    

    一般来说,HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含状态链,因为隐含状态(骰子)之间存在转换概率(transition probability)。在我们这个例子里,D6的下一个状态是D4,D6,D8的概率都是1/3。D4,D8的下一个状态是D4,D6,D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚,但是我们其实是可以随意设定转换概率的。比如,我们可以这样定义,D6后面不能接D4,D6后面是D6的概率是0.9,是D8的概率是0.1。这样就是一个新的HMM。

    正常情况下,每个骰子选中的概率是1/3 骰子每个面的概率也是均等的,但是HMM中可以自己去定义这个概率的权重
    例如上一状态的D6,下一状态得到D4的概率为0.8,D8概率0.1,D6概率0.1
    

    同样的,尽管可见状态之间没有转换概率,但是隐含状态和可见状态之间有一个概率叫做输出概率(emission probability)。就我们的例子来说,六面骰(D6)产生1的输出概率是1/6。产生2,3,4,5,6的概率也都是1/6。我们同样可以对输出概率进行其他定义。比如,我有一个被赌场动过手脚的六面骰子,掷出来是1的概率更大,是1/2,掷出来是2,3,4,5,6的概率是1/10。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    同样 骰子的点数也能设置概率的权重来获取想要的结果
    

    其实对于HMM来说,如果提前知道所有隐含状态之间的转换概率和所有隐含状态到所有可见状态之间的输出概率,做模拟是相当容易的。但是应用HMM模型时候呢,往往是缺失了一部分信息的,有时候你知道骰子有几种,每种骰子是什么,但是不知道掷出来的骰子序列;有时候你只是看到了很多次掷骰子的结果,剩下的什么都不知道。如果应用算法去估计这些缺失的信息,就成了一个很重要的问题。这些算法我会在下面详细讲。


    ##HMM模型相关的算法主要分为三类,分别解决三种问题:


    1)知道骰子有几种(隐含状态数量),每种骰子是什么(转换概率),根据掷骰子掷出的结果(可见状态链),我想知道每次掷出来的都是哪种骰子(隐含状态链)。
    这个问题呢,在语音识别领域呢,叫做解码问题。这个问题其实有两种解法,会给出两个不同的答案。每个答案都对,只不过这些答案的意义不一样。第一种解法求最大似然状态路径,说通俗点呢,就是我求一串骰子序列,这串骰子序列产生观测结果的概率最大。第二种解法呢,就不是求一组骰子序列了,而是求每次掷出的骰子分别是某种骰子的概率。比如说我看到结果后,我可以求得第一次掷骰子是D4的概率是0.5,D6的概率是0.3,D8的概率是0.2.第一种解法我会在下面说到,但是第二种解法我就不写在这里了,如果大家有兴趣,我们另开一个问题继续写吧。

    2)还是知道骰子有几种(隐含状态数量),每种骰子是什么(转换概率),根据掷骰子掷出的结果(可见状态链),我想知道掷出这个结果的概率。
    看似这个问题意义不大,因为你掷出来的结果很多时候都对应了一个比较大的概率。问这个问题的目的呢,其实是检测观察到的结果和已知的模型是否吻合。如果很多次结果都对应了比较小的概率,那么就说明我们已知的模型很有可能是错的,有人偷偷把我们的骰子給换了。

    3)知道骰子有几种(隐含状态数量),不知道每种骰子是什么(转换概率),观测到很多次掷骰子的结果(可见状态链),我想反推出每种骰子是什么(转换概率)。
    这个问题很重要,因为这是最常见的情况。很多时候我们只有可见结果,不知道HMM模型里的参数,我们需要从可见结果估计出这些参数,这是建模的一个必要步骤。

    问题阐述完了,下面就开始说解法。(0号问题在上面没有提,只是作为解决上述问题的一个辅助)
    0.一个简单问题
    其实这个问题实用价值不高。由于对下面较难的问题有帮助,所以先在这里提一下。
    知道骰子有几种,每种骰子是什么,每次掷的都是什么骰子,根据掷骰子掷出的结果,求产生这个结果的概率。
    image
    解法无非就是概率相乘:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1.看见不可见的,破解骰子序列
    这里我说的是第一种解法,解最大似然路径问题。
    举例来说,我知道我有三个骰子,六面骰,四面骰,八面骰。我也知道我掷了十次的结果(1 6 3 5 2 7 3 5 2 4),我不知道每次用了那种骰子,我想知道最有可能的骰子序列。

    其实最简单而暴力的方法就是穷举所有可能的骰子序列,然后依照第零个问题的解法把每个序列对应的概率算出来。然后我们从里面把对应最大概率的序列挑出来就行了。如果马尔可夫链不长,当然可行。如果长的话,穷举的数量太大,就很难完成了。
    另外一种很有名的算法叫做Viterbi algorithm. 要理解这个算法,我们先看几个简单的列子。
    有关维特比算法可以参考下面两个链接,通俗易懂
    小白给小白详解维特比算法1.
    小白给小白详解维特比算法2.
    维特比算法 以最后的最大概率的状态得到之前的状态序列

    首先,如果我们只掷一次骰子:

    在这里插入图片描述

    看到结果为1.对应的最大概率骰子序列就是D4,因为D4产生1的概率是1/4,高于1/6和1/8.
    把这个情况拓展,我们掷两次骰子:

    在这里插入图片描述

    结果为1,6.这时问题变得复杂起来,我们要计算三个值,分别是第二个骰子是D6,D4,D8的最大概率。显然,要取到最大概率,第一个骰子必须为D4。这时,第二个骰子取到D6的最大概率是
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    同样的,我们可以计算第二个骰子是D4或D8时的最大概率。我们发现,第二个骰子取到D6的概率最大。而使这个概率最大时,第一个骰子为D4。所以最大概率骰子序列就是D4 D6。
    继续拓展,我们掷三次骰子:

    在这里插入图片描述

    同样,我们计算第三个骰子分别是D6,D4,D8的最大概率。我们再次发现,要取到最大概率,第二个骰子必须为D6。这时,第三个骰子取到D4的最大概率是
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    同上,我们可以计算第三个骰子是D6或D8时的最大概率。我们发现,第三个骰子取到D4的概率最大。而使这个概率最大时,第二个骰子为D6,第一个骰子为D4。所以最大概率骰子序列就是D4 D6 D4。

    写到这里,大家应该看出点规律了。既然掷骰子一二三次可以算,掷多少次都可以以此类推。我们发现,我们要求最大概率骰子序列时要做这么几件事情。首先,不管序列多长,要从序列长度为1算起,算序列长度为1时取到每个骰子的最大概率。然后,逐渐增加长度,每增加一次长度,重新算一遍在这个长度下最后一个位置取到每个骰子的最大概率。因为上一个长度下的取到每个骰子的最大概率都算过了,重新计算的话其实不难。当我们算到最后一位时,就知道最后一位是哪个骰子的概率最大了。然后,我们要把对应这个最大概率的序列从后往前推出来。

    我的理解是,这里的最大概率序列,是每次投掷点数都是每次投掷时的最大概率的的那个骰子,再得到最大之后向前推实现的的路径
    例如 第一次投掷的点数为 1  那么D4 得到1的概率为 1/4 D6得到1的概率为1/6 D8得到1的概率为1/8 因此第一次投掷结果为1使用骰子最大的概率为D4
    而第二次投掷的点数为 5 那么只有可能是D6、D8 ,D6概率为1/6  D8概率为1/8 这次选择的骰子为D6概率最大,而为了使得概率最大,第一次投掷的骰子必须为D1
    

    2.谁动了我的骰子?
    比如说你怀疑自己的六面骰被赌场动过手脚了,有可能被换成另一种六面骰,这种六面骰掷出来是1的概率更大,是1/2,掷出来是2,3,4,5,6的概率是1/10。你怎么办么?答案很简单,算一算正常的三个骰子掷出一段序列的概率,再算一算不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率。如果前者比后者小,你就要小心了。
    比如说掷骰子的结果是:
    在这里插入图片描述
    要算用正常的三个骰子掷出这个结果的概率,其实就是将所有可能情况的概率进行加和计算。同样,简单而暴力的方法就是把穷举所有的骰子序列,还是计算每个骰子序列对应的概率,但是这回,我们不挑最大值了,而是把所有算出来的概率相加,得到的总概率就是我们要求的结果。这个方法依然不能应用于太长的骰子序列(马尔可夫链)。
    我们会应用一个和前一个问题类似的解法,只不过前一个问题关心的是概率最大值,这个问题关心的是概率之和。解决这个问题的算法叫做前向算法(forward algorithm)。
    首先,如果我们只掷一次骰子:
    在这里插入图片描述
    看到结果为1.产生这个结果的总概率可以按照如下计算,总概率为0.18:
    在这里插入图片描述
    把这个情况拓展,我们掷两次骰子:
    在这里插入图片描述
    看到结果为1,6.产生这个结果的总概率可以按照如下计算,总概率为0.05:
    在这里插入图片描述
    继续拓展,我们掷三次骰子:
    在这里插入图片描述
    看到结果为1,6,3.产生这个结果的总概率可以按照如下计算,总概率为0.03:
    在这里插入图片描述
    同样的,我们一步一步的算,有多长算多长,再长的马尔可夫链总能算出来的。用同样的方法,也可以算出不正常的六面骰和另外两个正常骰子掷出这段序列的概率,然后我们比较一下这两个概率大小,就能知道你的骰子是不是被人换了。

    文章参考链接:http://www.cnblogs.com/skyme/

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  • HMM模型(详细)

    2013-08-15 12:21:39
    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作为一种统计分析模型,创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展,成为信号处理的一个重要方向,现已成功地用于语音识别,行为识别,文字识别以及故障诊断等领域。
  • hmm模型matlab代码
  • 可用于解决无参考情况下有隐状态的情况下Hmm的参数估计问题的经典机器学习算法
  • hmmlearn训练HMM模型

    2021-05-12 15:21:06
    hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类。GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而MultinomialHMM是离散观测状态的模型,今天讲讲后者。 HMM介绍 一、HMM预测最...

    hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类。GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而MultinomialHMM是离散观测状态的模型,今天讲讲后者。

    HMM介绍

    一、HMM预测最可能的状态序列

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from  hmmlearn import hmm
    
    states = ["box 1", "box 2", "box3"]
    n_states = len(states)
    
    observations = ["red", "white"]
    n_observations = len(observations)
    
    start_probability = np.array([0.2, 0.4, 0.4])
    
    transition_probability = np.array([
      [0.5, 0.2, 0.3],
      [0.3, 0.5, 0.2],
      [0.2, 0.3, 0.5]])
    
    emission_probability = np.array([
      [0.5, 0.5],
      [0.4, 0.6],
      [0.7, 0.3]])
    
    model = hmm.MultinomialHMM(n_components=n_states)
    model.startprob_=start_probability
    model.transmat_=transition_probability
    model.emissionprob_=emission_probability
    

    decode:查找与对应的最可能的状态序列X

    seen = np.array([[0,1,0]]).reshape(-1,1)
    logprob, box = model.decode(seen, algorithm="viterbi")
    print("The ball picked:", ", ".join(map(lambda x: observations[x], seen.ravel())))
    print("The hidden box", ", ".join(map(lambda x: states[x], box)))
    

    predict:查找与对应的最可能的状态序列X ,与decode结果一样

    box2 = model.predict(seen)
    print("The ball picked:", ", ".join(map(lambda x: observations[x], seen.ravel())))
    print("The hidden box", ", ".join(map(lambda x: states[x], box2)))
    

    观测这一序列的概率

    print(model.score(seen))
    

    在HMM问题一中手动计算的结果是未取对数的原始概率是0.13022

    import math
    print(math.exp(-2.038545309915233))
    

    二、 求模型参数 Π 、A、 B

    states = ["box 1", "box 2", "box3"]
    n_states = len(states)
    observations = ["red", "white"]
    n_observations = len(observations)
    
    model2 = hmm.MultinomialHMM(n_components=n_states, n_iter=20, tol=0.01)
    X2 = np.array([[0],[1],[0],[1],[0],[0],[0],[1],[1],[0],[1],[1]])
    model2.fit(X2)
    print (model2.startprob_)
    print (model2.transmat_)
    print (model2.emissionprob_)
    print (model2.score(X2))  #计算模型下的对数概率
    

    也可以写个循环,寻找概率最大的那组对应的参数

    model_res = []
    for i in range(5):
        mod = model.fit(X2,lengths=[4,4,4])
        sco =mod.score(X2)
        sta =mod.startprob_
        tra =mod.transmat_
        emi =mod.emissionprob_
        result ={'score':sco,'start':sta,'trans':tra,'emission':emi}
        model_res.append(result)
    
    bst = sorted(model_res, key=lambda x:x[0]['score'], reverse=True) #reverse为True,排第一的是最大,否则是最小
    bst[0][1] #获取字典
    

    结果如下:选择score最大对应的参数组
    在这里插入图片描述

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