在python中使用hmmlearn软件包的发射概率
在python中使用hmmlearn软件包的发射概率
提问于 2015-08-12 14:16:42
我正在学习hmm，并尝试在Python包(http://hmmlearn.github.io/hmmlearn/hmm.html#building-hmm-and-generating-samples)中实现它。
不过，我不太明白文件上说的是什么：
本模块中的类包括MultinomialHMM、GaussianHMM和GMMHMM。它们使用由多项分布、高斯分布和高斯分布的混合分布确定的发射概率来实现HMM。
这是否意味着当我们试图估计给定的观测序列模型时，发射概率只能是这三种？如果我想按自己的方式输入发射概率呢？
回答 1
Data Science用户
发布于 2015-10-28 00:42:02
根据该与你提供的文件相同，使用自定义排放概率的方法是：
"1.1.3.使用自定义排放概率实现HMMs
如果您想要实现其他发射概率(例如泊松)，则必须通过继承_BaseHMM并将init、_compute_log_likelihood、_set和_get方法重写为附加参数_initialize_sufficient_statistics、_accumulate_sufficient_statistics和_do_mstep来实现一个新的HMM类。“
注意:文档页是针对hmm.learn版本0.1.*的，它不再是最近的版本。也就是说，在任何给定的时间内可用的文档页似乎都不符合最新版本的hmmlearn。例如，hmm 0.1的示例代码。*不运行hmm学习0.20。
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原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/6774
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