HMM 隐性马尔科夫模型
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）通常用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。学生的作答信息是天然的、有时间属性的序列，非常适合用HMM进行建模。其他的场景还有股票时长,天气,等等
马尔科夫模型
为了更好地理解HMM，我们可以先从"一阶马尔科夫模型"说起 [1] 一阶马尔科夫模型的基本思想是，一系列事件会相继发生，后一个事件发生的概率仅仅取决于前一个事件的状态。这一系列事件就像串起来的珠子。下图表示一个简单的马尔科夫模型，x1 是第一个事件，第二个事件x2 是否发生，以及如何发生，都依赖于x1。依次类推，x3的情况仅仅依赖于x2，x4的情况仅仅依赖于x3 ... ...
马尔科夫模型
高阶马尔科夫模型
然而很多实际问题的依赖关系往往没有这么简单，x4的情况可能不仅依赖于x3，还与x2有关。为了表达当前状态与更早的状态之间的关系（例如 x4 和 x2），可以引入高阶马尔科夫。概括来说，M阶马尔科夫性是指当前状态取决于之相邻的前M个状态，但是与更早的状态无关。高阶马尔科夫性虽然达到了关联当前状态与更早的状态的目的，但是因为模型参数呈指数性爆炸，计算复杂度大大增加。
隐性马尔科夫模型
那么，有没有一种方法即能将当前状态与更早的状态关联起来，又不需要那么多参数呢？当然，这里有一种非常强大的手段，即引入隐变量。这里如果假设隐变量构成一阶马尔科夫模型 （z1, z2, z3, z4, ... ），而在每一个时间点上我们所观测到的情况仅仅和当前的隐变量有关 (x1 和 z1 相关，x2 和 z2 相关 .... )。这个就是HMM模型。这里隐变量 （z）就是我们无法观测的，比如学生对知识点的掌握情况： 不会，不熟练 等等。 而可见变量（x）就是我们从学生作答中看到的，比如 作答正确，选择错误选项B，选择错误答案C，等等。
隐马尔科夫模型
HMM模型有三个非常重要的参数：初始概率分布(start probability)、转移概率模型(transition matrix)和发射概率矩阵(emission matrix)。对状态空间模型建模实际就是对这三者进行建模。而且此时观测变量(x)之间不再具有任何马尔科夫性。
| parameter | introduction |
|---|---|
| 初始概率分布 | 表示隐藏状态Z1 的概率分布 |
| 转移概率模型 | 隐藏状态之间的转换概率。 eg: z1 --> z2, z2 --> z3 |
| 发射概率矩阵 | 表示在隐藏状态下，观测到某一情况的概率。 eg: z1 --> x1, z2--> x2 |
案例分析
我有两个色子，一个是正常的包含1,2,3,4,5,6 这六个个点 （A），一个是特殊的，有1,2,3,4，四个点（B），下图展示了各种色子：
市面上各种各样的色子
| parameter | introduction | illustration |
|---|---|---|
| 初始概率分布 | 表示隐藏状态Z1 的概率分布 | 初始选择 Ａ还是Ｂ的概率 |
| 转移概率模型 | 隐藏状态之间的转换概率。 eg: z1 --> z2, z2 --> z3 | 下一次选择哪个色子的概率 |
| 发射概率矩阵 | 表示在隐藏状态下，观测到某一情况的概率。 eg: z1 --> x1, z2--> x2 | Ａ，Ｂ 色子 体现出点数的概率 |
一个完整的可用的HMM模型就是需要知道上边的三个参数比如：
初始概率分布： 初始选择A色子的概率是 0.45 ，那么选择B色子的概率是0.55 即 ,
需要满足
转移概率： 如果前一个是Ａ色子，那么接下来 40%的概率还是A 60% 的概率是B， 如果前一个是B色子，50% 的概率是A，50% 的概率是B，这个是一个矩阵
结合上边的数字就是：
发射概率矩阵： 也是一个矩阵，表示从色子的类别，到观察到的点数的概率，针对我们这个情况，他的形式如下
因为色子是均匀的，我们可以得到
那么模型的完整工作流程是下边这样的：
隐性马尔科夫模型
关于HMM有两个主要问题：
已知上述三个参数，和当前观测序列，求解隐藏状态的变化
所有参数未知，只有数据，如何获得三个参数
python 提供了hmmlearn包,可以非常方便的实现以上两个问题,我们会在下一个文章中介绍如何实现
上述案例的实现,具体看这个文章
https://www.jianshu.com/p/deb71e926ccc
[1] . farewell (2018.4.22), 隐马尔科夫模型, 知乎 [blog post]. Retrieved from https://zhuanlan.zhihu.com/p/27907806
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