PyMC3中的简单隐马尔可夫模型抛出错误

PyMC3是一个用于概率编程的Python库，它提供了建模和推断工具，可以用于构建各种概率模型。简单隐马尔可夫模型（Simple Hidden Markov Model，简称SHMM）是隐马尔可夫模型的一种特殊形式。

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计模型，用于描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程。在HMM中，系统的状态是隐藏的，而我们只能观测到由状态生成的观测值。HMM由状态转移矩阵、观测概率矩阵和初始状态概率向量组成。

简单隐马尔可夫模型是HMM的一种简化形式，它假设状态转移概率矩阵是固定的，观测概率矩阵也是固定的。这意味着在SHMM中，状态转移和观测概率不会随时间变化。

在PyMC3中，可以使用pymc3.distributions.HiddenMarkovModel类来构建简单隐马尔可夫模型。该类接受状态转移矩阵、观测概率矩阵和初始状态概率向量作为参数，并提供了进行推断和模型评估的方法。

简单隐马尔可夫模型在许多领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、语音识别、金融市场分析等。在自然语言处理中，可以使用SHMM来进行词性标注或语义分析；在语音识别中，可以使用SHMM来进行语音识别和语音合成。

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