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この質問を読みました 3-state phone model in Hidden Markov Model (HMM)

3状態の意味は理解できましたが、遷移行列が(状態+2)*(状態+2)行列で作成された理由はまだわかりません。

これは私が得たものです。21台の電話に関するデータがあります。

構造体 hmmType に遷移行列があることは知っています。

1) しかし、なぜ [N_STATE+2][N_STATE+2] が [N_STATE][N_STATE] ではないのでしょうか?

2) ある電話機から別の電話機への遷移確率を意味しますか? それでは、「f」から「t」への遷移確率を知るためにどのように使用できますか?

3) それとも、同じ電話で 1 つの状態から別の状態に移行するだけですか?

4) そうである場合、ある電話機から別の電話機への遷移確率を取得するにはどうすればよいですか?(例 'f' -> 't') 理解したように、ビタビ アルゴリズムで音声認識を行いたい場合は、遷移確率が必要です。電話から別の電話へのデータですが、このデータにそれが含まれているかどうかさえわかりません。データからトレーニングする必要がありますか?

私は hmmlearn を初めて使用し、Jupyter Notebook を使用して、この株式データのガウス HMM のサンプルを処理しようとしています。ただし、次のコードを実行すると、エラーが発生します。

エラーは次のとおりです。

私はしばらくインターネットを検索して、なぜこれが起こっているのかを調べようとしました. 依存関係 (scikit-learn、numpy、および scipy) をダウンロードしたことを確認しpip install -U --user hmmlearn、Windows コマンドとここで説明したように を実行しました。ただし、同じエラーが発生し続けます。私のコンピューター上のさまざまなパッケージの場所と関係があるかどうかはわかりません（私はWindowsを使用しています）。

これを解決するために私ができることについて誰か提案がありますか? (私の主な目的は、hmmlearn をセットアップして、HMM の探索に使用できるようにすることです。)

隠れマルコフ モデルを実行しようとしていますが、フィット関数が正しく動作しません。

コード：

次のエラー メッセージが表示されます。