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python - sklearn HMM を使用して観測データの尤度を計算する方法
HMM には 3 つの基本的な問題があります。
- モデル パラメーターと観測データが与えられたら、隠れ状態の最適なシーケンスを推定します。
- モデル パラメーターと観測データが与えられたら、データの尤度を計算します。
- 観測されたデータだけを指定して、モデル パラメーターを推定します。
問題1と問題3はsklearn HMMチュートリアルで解決できました。しかし、sklearn を使用して問題 2 を解決するにはどうすればよいでしょうか?
matlab - hmmlearnでGaussianHMMモデルから放出行列を取得する方法は?
hmmlearn で GaussianHMM からトランス マトリックスとエミッション マトリックスをエクスポートし、これらのマトリックスを C++ で記述されたフォワード アルゴリズムのモデル パラメーターとして使用したいのですが、"transmat_" 属性がトランス マトリックスであることは明らかですが、エミッション マトリックスを取得するにはどうすればよいですか? モデルの「means_」属性は放出マトリックスを表しますか? ありがとう ！
matlab ツールボックスの hmmtrain メソッドを参照してください。hmmtrain によって返される 2 番目の要素は、まさに hmmlearn で GaussianHMM から取得したかった要素です。</p>
https://cn.mathworks.com/help/stats/hidden-markov-models-hmm.html#f8288
python - ImportError: うーんという名前のモジュールがありません
Jupyter でこのモジュールを読み取ろうとすると、次のエラーが発生します。
私がやろうとしているのは、これを使用することだけですfrom sklearn.hmm import GaussianHMM。
私はこれらのパッケージを持っています:
pip3 をインストールし、モジュールを再度インストールしましたが、機能しません。
python - 複数のシーケンスを GMMHMM に適合させる方法は?
Python hmmlearn ライブラリに問題があります。これは、いくつかのトレーニング セットがあり、それらに適合する 1 つのガウス混合 hmm モデルを持ちたいということです。
GaussianHMM を GMMHMM に変更すると、次のエラーが返されます。
GMMHMM で複数のシーケンスをどのように適合させることができますか?