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PythonでKevinMurphyのtoolbokを使用するMATLABスクリプトを書き直します。

Python（Viterbi、Baum Welch、Backword Forward）にいくつかのHMMアルゴリズムの実装があることを知っているので、matlab->pythonの移植を行うために必要なものはすべて揃っていると思います。

私のMATLABスクリプトは、learn_dhmm.mで記述されたプロシージャを使用しています。

function [LL, prior, transmat, obsmat, gamma] = learn_dhmm(data, prior, transmat, obsmat, max_iter, thresh, verbose, act, adj_prior, adj_trans, adj_obs, dirichlet)
% LEARN_HMM Find the ML parameters of an HMM with discrete outputs using EM.
%
% [LL, PRIOR, TRANSMAT, OBSMAT] = LEARN_HMM(DATA, PRIOR0, TRANSMAT0, OBSMAT0) 
% computes maximum likelihood estimates of the following parameters,
% where, for each time t, Q(t) is the hidden state, and
% Y(t) is the observation
%   prior(i) = Pr(Q(1) = i)
%   transmat(i,j) = Pr(Q(t+1)=j | Q(t)=i)
%   obsmat(i,o) = Pr(Y(t)=o | Q(t)=i)
% It uses PRIOR0 as the initial estimate of PRIOR, etc.

この手順が実際に何をするのかわかりません。

申し訳ありませんが、私はちょうど機械学習に近づいています

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コメントは説明的だと思います：Find the ML parameters of an HMM with discrete outputs using EM.

この古典的な論文を読んで HMM を理解することができます:隠れマルコフ モデルに関するチュートリアルと音声認識における選択されたアプリケーション、L. ラビナー、1989 年、Proc. IEEE 77(2):257--286。

上記の関数は、論文の問題 3 (264 ページ) を解決します。

于 2011-12-12T21:16:30.840 に答える