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在hmmlearn Python库的帮助下预测HMM中的下一个状态
我是统计分析的新手 . 我将详细描述我的问题如下：我有一个数据集如下： ObjectID Timestamp State 1 t1 1 1 t2 3 1 t3 5 1 ... -
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HMMLearn的预测顺序
我正在使用这个documentation，但我无法弄清楚如何从测试数据中提取预测序列 . 我用 .fit(X_train) 训练了模型，但是以下内容： unseen_hidden_states = model.predict(X_test) 返回一个数组： [2 1 1 ..., 3 3 3] 我不知道如何解释或如何从中提取预测序列 -
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initial_probs的长度不等于状态数
我是R.的新手 . 在制作隐马尔可夫模型时，我们必须提供以下参数;初始概率，发射概率，过渡概率，观测 . 但是我收到以下错误 initial_probs的长度不等于状态数 有人可以帮我解决这个错误吗？提前致谢 编辑：这是我在谷歌硬盘上传的示例数据 Sample data on google drive 这是代码 library(HMM) library(seqHMM) libr... -
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隐马尔可夫模型蟒蛇
我有一个粒子随时间的位置的时间序列，我想用这个数据估计两个HMM的模型参数（一个用于x轴，另一个用于y轴） . 我正在使用hmmlearn库，但是，我不清楚我应该如何处理 . 在本教程中，它指出这是使用该库的第三种方式，但是，当我使用下面的代码时： remodel = hmm.GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full",... -
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HMM（隐马尔可夫模型）的准确性如何受到状态数的影响？
对于DHMM（离散隐马尔可夫模型），精度通常随着状态数的增加而增加，但是我无法验证这一点，因为随着状态数的增加，我的准确度正在降低 . 有人可以解释一下，在这里我已经完成了N = 2,3,5和8的实验 . 我已经参考了这个link，但无法解决我的问题 . -
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用于Python中GENE预测的隐马尔可夫模型的实现
我正在研究我的大学项目，我需要在隐马尔可夫模型的帮助下找出DNA中的基因 . 我试图使用hmm-learn实现算法，每次我都失败了 . 你能告诉我如何在python中使用Hmm的代码实现来预测DNA中的基因 . 如何训练模型以及如何找到基因 . （教程也会有所帮助） 目前我正致力于炭疽杆菌str DNA数据集 . 这是数据集的链接 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nucc... -
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如何在耦合隐马尔可夫模型中训练参数？
对于传统的隐马尔可夫模型（HMM），Baum-Welch可用于学习状态转移矩阵和发射概率 . 但对于耦合隐马尔可夫模型，有多个链相互作用，如何学习参数？ -
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隐马尔可夫模型：处理删除/插入
我正在阅读并试图了解HMM和我正在寻找的区域是用于拼写纠正 . 我没有得到的一件事是它如何处理插入或删除 . 让我们说有一个字符级模型，其中预期状态是'c'，'a'，'t' . 现在说观察到的状态是'c'，'t' . 现在，当 Build 模型时，将从'c'转换为'a'而不是从'c'转换为't' . 现在在纠正或预测短语中如何处理插入字符'a'的情况相反？ 希望我对这个问题很清楚 . 谢谢 . -
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高斯隐马尔可夫模型
我正在按照此链接http://www.blackarbs.com/blog/introduction-hidden-markov-models-python-networkx-sklearn/2/9/2017进行教程，以便在我的示例中实现隐藏的马尔可夫模型 . 我有2个隐藏状态和2个观察状态 . 据我所知，从教程中的代码HMM的第一步是使用最大似然估计模型估计模型的参数，然后从参数的结果我们可以预... -
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序列的HMM预测总是给出相同的值
我可能在这里有一些误解，所以如果有人可以帮我解决以下问题，我将非常感激： 我想训练一个HMM模型来预测时间序列的未来值（基本上与证券交易所预测相同的问题），所以我想出的是以下（使用hmm.learn库）： 进口报表： __future__ import print_function import datetime import numpy as np from matplotlib import... -
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如何在hmmlearn（Hidden Markov Model）中解码后将隐藏状态映射到相应的类别？
我想用隐马尔可夫模型（解码问题）预测隐藏状态 . 数据是分类的 . 隐藏的状态包括饥饿，休息，运动和电影 . 观察集包括食品，家庭，户外和娱乐以及艺术和娱乐 . 我的程序首先根据观察序列（Baum-Welch算法）训练HMM . 然后我做解码（维特比算法）来预测隐藏状态序列 . 我的问题是我如何将结果（非负整数）映射到相应的类别，如Hungry或Rest . 由于训练算法的非确定性属性，对于相同数... -
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如何在hmmlearn中从GaussianHMM模型中获得发射矩阵？
我想在hmmlearn中输出来自GaussianHMM的反式矩阵和发射矩阵，并使用这些矩阵作为c编写的前向算法中的模型参数，很明显“transmat_”属性是反式矩阵，但是如何得到发射矩阵？模型的“means_”属性是否代表排放矩阵？谢谢 ！ 请参考matlab工具箱中的hmmtrain方法，hmmtrain返回的第2个元素就是我希望从hmmlearn中的GaussianHMM获得的元素： htt... -
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隐马尔可夫模型使用hmmlearn收敛到一个状态
我有一个机器学习问题，我正在努力解决 . 我正在使用具有5种状态的高斯HMM（来自hmmlearn），在序列中模拟极端负，负，中性，正和极端正 . 我在下面的要点中设置了模型 https://gist.github.com/stevenwong/cb539efb3f5a84c8d721378940fa6c4c import numpy as np import pandas as pd from ... -
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hmmlearn：给定一个完整的观察序列1：T，如何在时间T 1得到隐藏状态概率的预测
我正在使用hmmlearn的GaussianHMM来训练具有高斯观测的隐马尔可夫模型 . 每个隐藏状态k具有其对应的高斯参数：mu_k，Sigma_k . 训练模型后，我想计算以下数量： P（z_ {T 1} = j | x_ {1：T}）， 其中j = 1,2，... K，K是隐藏状态的数量 . 在给定完整的观察序列的情况下，上述概率基本上是一步前隐藏状态概率：x_1，x_2，...，x_T，其... -
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HMMLearn：解压缩的值过多
考虑到开始概率，转移概率和发射概率，我试图使用 hmmlearn 从隐马尔可夫模型中获得最可能的隐藏状态序列 . 我有两个隐藏状态和四个可能的排放值，所以我这样做： num_states = 2 num_observations = 4 start_probs = np.array([0.2, 0.8]) trans_probs = np.array([[0.75, 0.25], [0.1, 0.... -
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Python或R中的隐马尔可夫包
我想构建一个必须包含以下属性的隐马尔可夫模型（HMM）： 需要安装多个主题，因为我使用面板/纵向数据离散分布多变量输出/发射转换概率需要是协变量/因子的函数需要对参数施加约束 有没有人知道R或Python中具有属性的HMM包？ -
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如何将手机hmm模型连接到复合词或句子hmm模型
我想进行语音识别的嵌入式培训 . 一开始，我想使用具有三态的单声道，正如论文描述的那样，我可以将一个单词或句子中的所有电话连接起来制作合成的hmm模型，并在合成的hmm模型上进行嵌入式训练 . 喜欢这张图片： 当我尝试这样做时，我感到困惑，有些问题让我感到困惑 . 三态手机型号还有其他2种状态，开始状态和结束状态，一般只允许自身状态转换为自身状态和自身状态 . So what is th... -
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我们可以通过HMM进行有监督的学习吗？
我相信我理解HMM的核心 . 通过HMM，我们解决了评估（发射的seq的概率），解码（最可能隐藏的seq）和学习问题（从观察到的发射序列seq中学习转换和发射概率矩阵） . 我的问题与学习问题有关 . 我有发射序列但是我也有每个序列的相关特征（意味着隐藏状态值，但隐藏状态的数量是未知的） . 在HMM的学习问题中，我们估计隐藏序列（大小和概率矩阵），并且为此我们只需要发射序列（如果事先不知道则可以... -
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训练hmlearn HMM与多类观察序列
我有两个训练集（已知类的观察），代表我数据中的两种可能状态 . 我想让hmmlearn估算这两个训练集的开始，过渡和排放概率 . 我的数据是0-1之间的值列表 . 我已经使用保守阈值将数据分成粗组'A'和'B' . 我想使用HMM来细化我的数据更改状态的点 . 对于单个列车/测试序列X，我会这样做： X = [0, 1, 1, 1, 0.1, 0.015, 0.01, 0.001, 0.005, ... -
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如何使用sklearn HMM来计算观察数据的可能性
HMM有三个基本问题： 给定模型参数和观测数据，估计隐藏状态的最佳序列 . 给定模型参数和观测数据，计算数据的可能性 . 仅给出观察到的数据，估计模型参数 . 问题1和问题3可以通过sklearn HMM tutorial解决 . 但是我们如何使用sklearn来解决问题2？ -
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hmmlearn中的HMM模型如何识别隐藏状态
我是隐藏马尔可夫模型的新手，为了试验它，我在Python的hmmlearn package的帮助下，根据观察一个携带或不携带雨伞的人来研究阳光/雨天/有雾天气的情景 . 我的测试中使用的数据来自this page（"test 1"的test和output文件） . 我创建了下面提供的简单代码，以便从测试数据中拟合无监督的HMM，然后将预测与预期输出进行比较 . 结果似乎相当不错... -
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如何训练多个类的HMM分类器？
我分别为每个 class 训练了HMM，并根据观察序列选择了最高似然模型 . 但是，我的要求是为所有类构建单个HMM . 每个类可以有多个来自S1，...... Sn的隐藏状态 . 例如，如果有三个类，则隐藏状态的总数为3xn . 我该如何训练这种分类器？ -
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如何使用hmmlearn对英文文本进行分类？
我想实现一个经典的马尔可夫模型问题：训练MM学习英文文本模式，并使用它来检测英文文本与随机字符串 . 我决定使用 hmmlearn 所以我不必写自己的 . 但是我很担心如何训练它 . 它似乎需要HMM中的组件数量，但英语的合理数量是多少？另外，我可以不做一个简单的高阶马尔可夫模型而不是隐藏吗？据推测，有趣的属性是ngrams的模式，而不是隐藏的状态 . -
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解码GaussianHMM中的序列
我正在玩Hidden Markov模型来解决股市预测问题 . 我的数据矩阵包含特定安全性的各种功能： 01-01-2001, .025, .012, .01 01-02-2001, -.005, -.023, .02 我适合一个简单的GaussianHMM： from hmmlearn import GaussianHMM mdl = GaussianHMM(n_components=3,cov... -
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无法在Python 3中安装hmmlearn
hmmlearn命令“C：\ Users \ Akash \ PycharmProjects \ hello \ venv \ Scripts \ python.exe -u -c”的构建轮失败导入setuptools，tokenize; file ='C：\ Users \ Akash \ AppData \ Local \ Temp \ pycharm-packaging \ hmmlear... -
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有人能给我一个很好的参考隐藏马尔可夫模型的时间序列（baum welch）[暂停]
我正在搜索和阅读很多HMM算法，但我找不到任何好的资源 . 我需要在R中为我的GTD数据集实现HMM，我很难理解概念或代码 . 任何人都可以用简单的代码示例帮助我 . 也有人可以解释一下可能需要哪些预处理步骤 .