viterbi算法python实现实现 delta_t_i = ******

根据维特比算法的原理，可以使用动态规划的思想来实现。下面是一个简单的Python实现：

def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
    V = [{}]
    path = {}
    # 初始化初始状态
    for y in states:
        V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y][obs[0]]
        path[y] = [y]
    # 对于每个时间步
    for t in range(1, len(obs)):
        V.append({})
        newpath = {}
        # 对于每个可能的状态
        for y in states:
            # 找到最大的概率和对应的路径
            (prob, state) = max((V[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]], y0) for y0 in states)
            V[t][y] = prob
            newpath[y] = path[state] + [y]
        path = newpath
    # 找到最终的概率和对应的路径
    (prob, state) = max((V[len(obs)-1][y], y) for y in states)
    return (prob, path[state])

# 示例
states = ('Healthy', 'Fever')
observations = ('normal', 'cold', 'dizzy')
start_probability = {'Healthy': 0.6, 'Fever': 0.4}
transition_probability = {
   'Healthy' : {'Healthy': 0.7, 'Fever': 0.3},
   'Fever' : {'Healthy': 0.4, 'Fever': 0.6},
   }
emission_probability = {
   'Healthy' : {'normal': 0.5, 'cold': 0.4, 'dizzy': 0.1},
   'Fever' : {'normal': 0.1, 'cold': 0.3, 'dizzy': 0.6},
   }

print(viterbi(observations, states, start_probability, transition_probability, emission_probability))

其中，`obs`表示观测序列，`states`表示状态集合，`start_p`表示初始状态概率，`trans_p`表示状态转移概率，`emit_p`表示发射概率。`V`表示动态规划中的概率表，`path`表示路径表。在每个时间步中，对于每个可能的状态，找到最大的概率和对应的路径，更新`V`和`path`。最后找到最终的概率和对应的路径，返回结果。