我正在使用Pomegranate library来实现HMM。我下面什么文件说使用from_samples函数说参数labels之一应该是： An array of state labels for each sequence. This is only used in ‘labeled’ training. If used this must be comprised of n lists wh
这里是我的问题，我想教使用hmmlearn一个隐马尔可夫模型。我对这门语言很陌生，在理解列表和数组之间的区别时遇到一些困难。这里是我的代码： from hmmlearn import hmm
from babel import lists
import numpy as np
import unidecode as u
from numpy import char
l = []
da
有大量的文字模拟马尔可夫链的例子，但是，对于一个状态改变（基于概率随着时间的推移前的天气变化），我找不到任何的例子。对于恩，可以说 Sunny --> Sunny = probability is 0.8
Sunny --> Rainy = probability is 0.2
我在寻找什么是写一个算法，它可以显示当前的天气，直到N无步骤的方法。 为e.g：f(3) => S,S,R 我猜我