hmmlearn使用简介

2023-11-06 13:31:58

隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）最初是在20世纪60年代后半期，由Leonard E. Baum和其他一些作者在一系列统计学论文中描述的。其最初应用于语音识别领域。

1980年代后半期，HMM开始应用到生物序列，尤其是DNA序列的分析中。随后，在生物信息学领域，HMM逐渐成为一项不可或缺的技术。

本文内容包含来自：
[1] 用hmmlearn学习隐马尔科夫模型HMM
[2] 官方文档

0. 目录

1. hmmlearn

hmmlearn曾经是scikit-learn项目的一部分，现已独立成单独的Python包，可直接通过pip进行安装，为无监督隐马尔可夫模型。其官方文档网址为https://hmmlearn.readthedocs.io/en/stable/。其有监督的版本为seqlearn。

pip3 install hmmlearn

hmmlearn提供三种模型：

名称	简介	观测状态
`hmm.GaussianHMM`	Hidden Markov Model with Gaussian emissions.	连续
`hmm.GMMHMM`	Hidden Markov Model with Gaussian mixture emissions.	连续
`hmm.MultinomialHMM`	Hidden Markov Model with multinomial (discrete) emissions	离散

2. MultinomialHMM

方法声明为

class hmmlearn.hmm.MultinomialHMM(n_components=1, startprob_prior=1.0, transmat_prior=1.0,
algorithm='viterbi', random_state=None, n_iter=10, tol=0.01, verbose=False,  params='ste', init_params='ste')

其中，较为常用（或将更新）的参数为：

n_components：（int）隐含状态个数
n_iter：（int, optional）训练时循环（迭代）最大次数
tol：（float, optional）Convergence threshold. EM will stop if the gain in log-likelihood is below this value.
verbose：（bool, optional)赋值为True时，会向标准输出输出每次迭代的概率（score）与本次
init_params：（string, optional）决定哪些参数会在训练时被初始化。‘s’ for startprob, ‘t’ for transmat, ‘e’ for emissionprob。空字符串""代表全部使用用户提供的参数进行训练。

2.1 定义、使用：

import numpy as np
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, n_iter=20, tol=0.001)
model.startprob_=start_probability
model.transmat_=transition_probability
model.emissionprob_=emission_probability

2.2 维特比算法预测状态

有说法称，其返回结果为ln(prob)，文档原文为“the log probability”

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

输出为

('The ball picked:', 'red, white, red')
('The hidden box', 'box3, box3, box3')

2.3 计算观测的概率

print model.score(seen)

输出为

-2.03854530992

3. 训练与数据准备

import numpy as np
from hmmlearn import hmm

states = ["box 1", "box 2", "box3"]
n_states = len(states)

observations = ["red", "white"]
n_observations = len(observations)
model = hmm.MultinomialHMM(n_components=n_states, n_iter=20, tol=0.01)

D1 = [[1], [0], [0], [0], [1], [1], [1]]
D2 = [[1], [0], [0], [0], [1], [1], [1], [0], [1], [1]]
D3 = [[1], [0], [0]]

X = numpy.concatenate([D1, D2, D3])

model.fit(X)
print model.startprob_
print model.transmat_
print model.emissionprob_
print model.score(X)

4.GaussianHMM 参数介绍

http://reader.epubee.com/books/mobile/24/240fbe312d9e3a78b5fe3f238df50e87/text00010.html
原书为《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战（刘长龙著）》

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