問題タブ [hmmlearn]

私は以下のようにします：

ここで、'x' を予測したいと思います。コードで実行できることはわかっています: hmm.predict(x); しかし、「うーん」のいくつかのパラメーターを見て、手で計算しますか?

単純な例、「X」はベクトル (10000 行、1 列) です。コードを実行した後：

、「いくつかのパラメーター」は次のようにする必要があると思います：

では、どうすればうーんから上に行くことができますか?

株式市場の予測問題で隠れマルコフ モデルをいじっています。私のデータ マトリックスには、特定の証券のさまざまな機能が含まれています。

シンプルな GaussianHMM に適合します。

モデル (λ) を使用すると、観測ベクトルをデコードして、観測ベクトルに対応する最も可能性の高い隠れ状態シーケンスを見つけることができます。

上記で、テスト セットの最初の 5 つのインスタンスを含む観測ベクトル O _t = (O ₁ , O ₂ , ..., O _d )の隠れ状態シーケンスをデコードしました。テスト セットの 6 番目のインスタンスの隠れ状態を推定したいと思います。アイデアは、6 番目のインスタンスの可能な特徴値の離散セットを反復処理し、観測シーケンス O _t+1を選択することです。argmax = P(O ₁ , O ₂ , ..., O _d+1 | λ ）。_{O d+1}の真の特徴値を観察したら、(長さ 5 の) シーケンスを 1 つシフトして、最初からやり直すことができます。

問題は、観測ベクトル O _t+1をデコードすると、最も可能性の高い予測がほぼ常に同じになることです (たとえば、最も可能性の高い推定は常に[ 0.04 0.04 0.04] に等しいO _d+1の特徴値を持ち、は非表示状態 [0]):

の目的を誤解してmdl.decodeいて、間違って使用している可能性は十分にあります。その場合、O d+1 の可能な値を反復処理して_から、P(O ₁ , O ₂ , ..., O _d+1 | λ) を最大化するにはどうすればよいでしょうか?

3 つの観測のシーケンスがあり、そのような観測のシーケンスが 3 つあります。3 つの非表示の状態があります。HMMlearn ライブラリの GaussianHMM を使用しています。

state_machine = GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full", n_iter=1000) state_machine.fit(np.stack(np.split(X, 3), axis=1))

1つの機能について、データは次のとおりです

以下のように観測を分割しています。私の目的は、次の観測を予測することだからです。そして、観測をそのままにしておくと、'9 X 3'_compute_log_likelihood が生成されます。したがって、次の観測を予測できるように、「3 X 3」の形式が必要です。

しかし、状態遷移行列を次のように取得しています

また、「state_machine.predict(test_r)」については、「ValueError: rows of transmat_ must sum to 1.0 (got [ 1. 0. 1.])」というエラーが発生します。

ただし、他の機能については、以下のデータ

状態遷移マトリックスを下回っています。

「state_machine.predict(test_r)」の場合、「非表示の状態: [2]」が表示されます。

これの背後にある考えられる理由と解決策を教えてください。

ありがとう。

hmmlearn をインストールしようとしていますが、問題が発生しています。

私のバージョンのpython、

Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5、2017 年 3 月 21 日、18:41:36)

ピップも最新であることを確認しました。

c:\users\xxx\pip install c:\users\xxx\documents\code\python\hmmlearn-0.2.0-cp35-cp35m-win32.whl

エラーメッセージが表示されます

hmmlearn-0.2.0-cp35-cp35m-win32.whl は、このプラットフォームでサポートされているホイールではありません

ファイル hmmlearn-0.2.0-cp35-cp35m-win_amd64 も試しましたが、同じエラー メッセージが表示されます。

hmmlearn のインストール方法を教えてください。

アップデート

先週、自分のコンピューターに PyCharm をダウンロードしましたが、これが問題を引き起こすかどうかわかりませんか?