模型 HMM=(A, B, \pi)
初始化三个参数:隐状态初始状态概率向量\pi,状态转移概率矩阵A,隐状态生成观测状态概率矩阵B。
实现三个方法:
1、2. 计算给定观测状态序列向量的概率(前向和后向两种计算方法),
3. 给定观测状态序列,求出与该序列最匹配的隐状态序列及其概率(Viterbi算法)。
程序如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : ZhaoKe
# @Time : 2022-09-18 14:43
from typing import List
import numpy as np
class HMM():
def __init__(self):
# 对应三个隐状态初始化概率矩阵
self.init_prob = np.array([0.4, 0.3, 0.3])
# 隐状态会生成观测状态的概率矩阵
self.gene_prob = np.array([
[0.8, 0.2],
[0.6, 0.4],
[0.3, 0.7]
])
# 状态转移概率矩阵
self.tran_prob = np.array([
[0.4, 0.5, 0.1],
[0.3, 0.4, 0.3],
[0.1, 0.5, 0.4]
])
# 求解生成特定的序列的概率
# 例如,输入[0, 1, 0]
def forward_prob_generate(self, series: List):
# 行数等于隐状态个数,列数等于序列长度
# print(len(self.init_prob), len(series))
res = np.zeros((len(self.init_prob), len(series)))
res[:, 0] = np.multiply(self.init_prob, self.gene_prob[:, series[0]])
for i in range(1, len(series)):
res[:, i] = np.multiply(np.matmul(res[:, i-1], self.tran_prob), self.gene_prob[:, series[i]])
print(res)
# 后向生成特定序列的概率
def backward_prob_generate(self, series: List):
res = np.zeros((len(self.init_prob), len(series)))
n = len(series)
res[:, n-1] = 1
for i in range(n-2, -1, -1):
res[:, i] = np.matmul(self.tran_prob, np.multiply(self.gene_prob[:, series[i+1]], res[:, i+1]))
print(res)
print(np.sum(self.init_prob * self.gene_prob[:, 1] * res[:, 0]))
# 维特比算法求解特定观测序列的最优隐状态向量及其概率
def viterbi(self, series: List):
# 动态规划
dp = np.zeros((3, 4))
dp[:, 0] = 1
dp[:, 1] = self.init_prob * self.gene_prob[:, series[0]]
per = list(map(int, np.zeros(len(series)+1)))
per[1] = np.argmax(dp[:, 1])
# print(dp)
# print(per)
for i in range(2, len(series)+1):
for j in range(0, 3):
tmp = dp[:, i-1] * self.tran_prob[:, j]
dp[j, i] = np.max(tmp) * self.gene_prob[j][series[i-1]]
print(dp[:, i])
per[i] = np.argmax(dp[:, i])
print("动态规划矩阵:\n", dp)
print("最优路径:", per)
print("概率计算:", dp[per[-1], 3])
if __name__ == '__main__':
hmm = HMM()
# hmm.forward_prob_generate([0, 1, 0])
# hmm.backward_prob_generate([1, 0, 1])
# hmm.viterbi([0,0,0])
# hmm.viterbi([0,0,1])
# hmm.viterbi([0,1,0])
# hmm.viterbi([0,1,1])
hmm.viterbi([1,0,0])
# hmm.viterbi([1,0,1])
# hmm.viterbi([1,1,0])
# hmm.viterbi([1,1,1])
和例题对照,结果正确
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我需要从一个View访问多个模型。以前,我的links_controller仅用于提供以不同方式排序的链接资源。现在我想包括一个部分(我假设)显示按分数排序的顶级用户(@users=User.all.sort_by(&:score))我知道我可以将此代码插入每个链接操作并从View访问它,但这似乎不是“ruby方式”,我将需要在不久的将来访问更多模型。这可能会变得很脏,是否有针对这种情况的任何技术?注意事项:我认为我的应用程序正朝着单一格式和动态页面内容的方向发展,本质上是一个典型的网络应用程序。我知道before_filter但考虑到我希望应用程序进入的方向,这似乎很麻烦。最终从任何
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