我正在使用hmmlearn训练一个相当大的隐马尔可夫模型，我希望看到拟合模型的进展，因为这需要相当多的时间。我用于拟合模型的代码如下所示： model = hmm.GaussianHMM(n_components=vocab_size, covariance_type="full")
model.start_probinteger_array = integer_array.re
浏览 20提问于2020-06-25得票数 0
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我已经使用R中的hmm.discnp包将HMM模型拟合到我的数据中，如下所示：zs <- hmm(y=lis,K=5)我已经有了t排放，也就是(y(1),...,y(t))。我想要拟合的HMM<
浏览 2提问于2017-07-23得票数 1
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我有一个关于Python hmmlearn库的问题。这是因为我有几个训练集，我希望有一个高斯混合hmm模型来适应它们。X = np.concatenate([X1, X2])hmm.GaussianHMM(n_components=3).fit(X, lengthscall last):
File "C:\Users\Cody\workspace\QuickSilver_HMT\hmm_list_sqlite.py
浏览 1提问于2017-01-03得票数 1
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我试图在python中使用hmmlearn来拟合隐马尔可夫模型。我假设我的数据没有被正确的格式化，但是这些文档对于hmmlearn来说是很轻的。直观地，我会将数据格式化为n_observations x n_time_points x n_features的三维数组，但是hmmlearn似乎想要一个2d数组。import numpy as npX = np.random.rand(10,5,3)
cl
浏览 8提问于2016-01-15得票数 3
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我有一个隐马尔可夫模型(HMM)，它有3个隐藏状态和2个离散发射符号。我知道从状态2过渡到状态3的概率是0(即没有从S2到S3的直接链接)。给出一个观察到的符号序列的模型参数(执行约束)的最佳拟合方法是什么？
这能在python的hmmlearn中完成吗？
浏览 4提问于2020-08-31得票数 2
我试图将观察与状态联系起来，但是hmmlearn库只会在将HMM与观察相匹配之后才对观察结果进行解码。这种拟合改变了不需要的状态。
有不符合模型的HMM实现吗？
浏览 4提问于2021-06-17得票数 1
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我试图用我的观测数据来拟合多项式模型。我有一个包含不同长度轨迹的数据集。由于我的观察是离散的，所以我尝试用多项式模型拟合。观测符号数为3147，轨迹数(序列)为4760。虽然我给出了观察序列(X具有在hmmlearn类中定义的数组形状)和()的观察长度，以使方法与此代码相匹配：X [ 1],
[17],model = hmm.Multino
浏览 0提问于2018-04-03得票数 0
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出于建模目的，我正在尝试将隐马尔可夫模型(HMM)放入我的数据集中。使用hmmlearn的hmm.GaussianHMM函数，我已经用2-5个隐藏状态拟合了单个HMM。我的代码如下所示： HMMmodel = hmm.GaussianHMM(n_components=2, covariance_type="full", n_iter=2)
HMMmodel.fit(Sdata) 上面的代码是两个隐藏状态的<
浏览 53提问于2020-04-18得票数 0
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是否有支持使用多个观测序列拟合HMM的R包？据我所知，depmixS4不支持此特性。
浏览 0提问于2018-04-08得票数 2
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我是隐马尔可夫模型的新手，目前我试图用连续的HMM来预测R中UCI人类活动识别数据集(由加速度计和陀螺仪值组成)上的6个活动，我有训练数据和测试数据，共有561个特征。在读了几篇论文之后，我制作了一个6状态HMM，并使用我所拥有的火车数据对其进行了训练，假设这些状态代表了一个待分类的活动。之后，我使用viterbi来预测用于测试数据的最有可能的HMM序列。"identity"))
浏览 10提问于2014-03-19得票数 3
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我读过一些关于HMM和MFCC的期刊和论文，但是我仍然对它如何与我的数据集(句子音频数据集)一步一步地工作感到困惑。我的数据集示例(音频表单)：
我是否需要将我的句子剪成单词，还是只
浏览 2提问于2018-07-04得票数 3
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我使用depmixs4包中的fit(depmix())函数将时间序列数据拟合到隐马尔可夫模型中。我想获得估计状态的时间序列，其中状态x的估计值是分配给状态x的平均值。目前，我只能获得表示状态索引的值的时间序列(例如1，3，5，2，5……)。这是我当前的代码： set.seed(9) 分音量<- hmm9 (音量~ 1，data=data.frame(音量)，nstates=9) fitted_hmm</
浏览 50提问于2020-08-21得票数 1
我猜这是不可能的，至少对于scikit-learn的标准HMM实现是不可能的，但我想问这个问题，看看是否有其他方法来解决这个问题。基本上，问题是我想使用隐马尔可夫模型来拟合一些观察序列；然而，我拥有的观察并不总是与相同的时间步长对齐。例如，我可能有两个用于拟合的序列，如下所示：obs2 = [1,2,2,4]
然而，它们在时间上不一定是均匀分布的。所以可以说，ob
浏览 0提问于2014-06-27得票数 0
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沃尔特·西奇尼在他的书“”(第8章，第129页)中使用R2OpenBUGS对泊松HMM进行了调整，然后我展示了代码。我有兴趣调整这个相同的模式，但与rstan，但由于我是新的使用这个包，我不清楚的语法任何建议。http://www.hmms-for-time-series.de/second/data/earthquakes.txt")library(R2jags)
HMMlist(
浏览 2提问于2019-01-14得票数 1
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检查过拟合
、、、、
我希望确保我的模型不会过度拟合。我使用交叉验证检查了过拟合。所有折叠的结果都是close.But的，同时我检查了训练和测试预测。测试大小为0.25。而且训练和测试预测是如此不同。这表明我的模型过拟合了。我应该相信哪个结果？交叉验证或测试/训练prediction.Is我的模型过拟合？
注意:我使用的是python。Sklearn
浏览 0提问于2020-03-10得票数 0
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我已经实现了一个简单的代码隐马尔可夫模型，通过and学习，它运行良好。我使用了fit()方法，即hmmlearn.fit来根据我的数据学习hmm参数。如果我有更多的数据，并希望更新以前的模型，而不需要培训/从零开始拟合，我能做什么？换句话说，如何根据我目前所知道的来初始化一个新的模型，并继续使用新的观察/样本来适应我的数据更好的</em
浏览 7提问于2020-09-23得票数 0
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