hmmlearn

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import numpy as np from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM startprob_prior = np.array([0.5, 0.5]) # guess transmat_prior = np.array([[0.9, 0.1], [0.3, 0.7]]) # guess #data is binary, 0\1 with bur

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はImportError：2.7

パイソンhmmlearn.hmmという名前のモジュール私はPythonスクリプトでこのエラーを得た： hmmlearn.hmmインポートから GaussianHMM私はなぜthatsのいくつかのライブラリを必要と知っています私は git clone git://github.com/hmmlearn/hmmlearn.git pip install -U --user hmmlearn I

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HMMlearn Gaussian Mixture：各混合成分の平均、重み、分散を設定します。

HMMlearnモジュールを使用して、ガウス混合モデルでHMMを生成しています。問題は、モデルをどのデータにも合わせる前に、各混合成分の平均、分散、および重みを初期化したいということです。どうすればいいですか？

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hmmlearn（隠れマルコフモデル）でデコードした後、隠れ状態を対応するカテゴリにマップする方法は？

隠れマルコフモデル（復号化問題）を使って隠れ状態を予測したいと思います。データはカテゴリに分類されます。隠れた状態には、空腹、休息、練習、および映画が含まれます。観察セットには、食べ物、家庭、屋外&レクレーションと芸術&エンターテイメントが含まれます。私のプログラムは、観測シーケンス（Baum-Welchアルゴリズム）に基づいてHMMを最初に訓練するものです。そして、隠れ状態のシーケンスを予測する

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HMMlearn GMMHMMエラー

GMMHMMのgmms_属性で使用するいくつかのGMMを初期化しようとしています。各GMMインスタンスは、異なる平均、重みおよび共分散を有し、GMMHMMの5成分混合物の成分として役立つ。平均、重みおよび共分散は、適合させたいデータセットの（5クラスタ）k平均アルゴリズムから求められ、平均は各クラスタの中心であり、重みは各クラスタの重みであり、共分散は - あなたが推測する - 各クラスタの共分散

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なぜ私は関数hmmlearn.hmm.GaussianHMM.fit（）を実行するたびに異なる値を得る

私はプログラムを持っています。 n = 6 data=pd.read_csv('11.csv',index_col='datetime') volume = data['TotalVolumeTraded'] close = data['ClosingPx'] logDel = np.log(np.array(data['HighPx'])) - np.log(np.array(da

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ピップが正しくパッケージをインストールしていない

私はJupyterでhmmlearnを動かそうとしていますが、pipを使ってHmmlearnをインストールするときにエラーが発生しました。私はこれを試しましたsolution、しかしそれは動作しませんでした。 pipは、_hmmcファイルをインストールしますが、正しくありません。代わりに、それは名前 _hmmc.cp35-win_amd64 とファイルextesionではなく、私はそれをインポート

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hmmlearnのGaussianHMMモデルから放出行列を得る方法は？

hmmlearnのGaussianHMMからトランスマトリックスとエミッション行列をエクスポートして、それらの行列をC++で書かれたフォワードアルゴリズムのモデルパラメータとして使用したいのですが、 "transmat_"属性がトランスマトリックスであることは明らかですが、マトリックス？モデルの "means_"属性が排出行列を表しているか？ありがとう！ https://cn.mathworks.