hidden-markov-models

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    scikit-learn GaussianHMM ValueError：输入必须是方形阵列

    我正在使用scikit-learn的GaussianHMM，当我尝试将它适用于某些观察值时，出现以下ValueError错误。这里是显示错误的代码： >>> from sklearn.hmm import GaussianHMM >>> arr = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) >>> arr matrix([[1, 2, 3],
    python numpy scikit-learn hidden-markov-models 2013-12-16

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    使用非均匀隐马尔可夫模型预测降雨量

    我是HMM的新手，但我已经阅读了足够的文献。我正在研究一个项目，其中我将使用大气参数预测降雨量。 我有气氛（湿度，温度，风，海拔高度）为10年的4个可观察到的特性。我也有降雨量数据。 按照我可以理解，每一天的天气状态将被空间降雨的基础上指定的。所以这里有这个问题。假设我有100天的数据。 降雨= {1,2,3,4 ... 100}。所以如果我想生成天气状态，我应该怎么做？ 允许假设 tempera
    matlab machine-learning hidden-markov-models knn em 2013-10-29

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    使用HMM进行离线字符识别

    我已经从许多孤立字符图像中提取了特征（如渐变，相邻像素权重和几何特性）。我如何使用HMM作为训练此数据的分类器？我阅读的关于HMM的所有文献指的是状态和状态转换，但是我不能将它连接到特征和类标签上.JAHMM主页上的例子并不涉及我的问题。 我需要使用HMM并不是因为它比其他方法更好用问题，但由于项目主题的限制。 有一个答案this在线识别的问题，但我想离线和在一个更详细的 编辑：我将每个字符划分成
    ocr classification hidden-markov-models 2013-11-02

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    隐马尔可夫在PyMC3

    我有一个多元蒙特卡罗隐马尔可夫解决的问题： x[k] = f(x[k-1]) + B u[k] y[k] = g(x[k]) 其中： x[k] the hidden states (Markov dynamics) y[k] the observed data u[k] the stochastic driving process 是PyMC3已经足够成熟来处理这个问题，或者
    python pymc hidden-markov-models 2013-11-09

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    使用HIdden马尔科夫模型进行预测

    假设有一系列观察结果， [1,2,3,5,5,5,2,3,2,3, ..., 3, 4]。我试图在Scikit-learn中使用当前的HMM实现来预测这个观察序列的下一个值。我有2个关于这个问题。 给定一系列观察值，我如何预测下一个观测值（如上所述）？给定n个观测值的许多序列和这些序列的n + 1个观测值，可以使用HMM来预测n个观测值的新序列的第（n + 1）个观测值吗？如果是这样如何？ 我无法
    machine-learning scikit-learn prediction hidden-markov-models markov 2013-09-28

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    使用HMM进行语音识别

    我正在使用HM来分离单词的语音识别。我已经为我的数据库训练了我的Hmms。我计算并比较传入音频信号的似然概率。我遇到的问题是不同的词具有不同数量的最佳状态，这将给予不同数量的搜索路径（搜索路径的数量=状态^观察值），因此不能比较概率。我如何正常化不同数量的状态的影响？
    machine-learning artificial-intelligence speech-recognition speech-to-text hidden-markov-models 2014-01-09

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    PyMC：在马氏体系

    一个简单Markow链 比方说，我们要估计系统的参数，我们可以在给定的时间步长t的状态时间步长T + 1预测系统的状态参数估计。 PyMC应该能够轻松应对。 让我们的玩具系统由一个世界中的移动物体组成。状态是对象的位置。我们想估计潜在变量/对象的速度。下一个状态取决于前一个状态，而潜在变量取决于速度。 # define the system and the data true_vel = .2
    python hidden-markov-models markov pymc 2013-11-26

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    使用hmm分类序列的基本帮助

    我对matlab，隐马尔可夫模型和机器学习非常陌生，并且试图对给定的信号序列进行分类。请让我知道，如果我遵循的方法是正确的： 创建一个N乘N转换矩阵，并填充随机值，其总和为1为每行。 （N将是状态的数量） 创建由M发射/观察矩阵A N，并用该总和为1的每一行 转换序列的不同实例的随机值填充（即，每个实例将被说单词“你好”）成一个长流和进料的每个流提供给HMM列车功能使得： new_transiti
    matlab machine-learning classification hidden-markov-models 2013-10-10

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    学习用户输入和提供建议的算法

    我正在寻找一种算法和一种方法，用于学习某个程序中的用户操作（输入），并根据已完成的用户操作的已构建信息库提供对用户未来行动的建议。信息库应该由使用相同软件的多个用户的行为构建。用户操作取决于它们发生的顺序。这意味着，应根据会话中已完成的用户操作提出建议。会话是一个抽象时间段，用户在该时间段内使用该软件。 在我最初的方法中，我想在有向图中模拟用户操作，其中每个节点表示一个唯一的用户操作实例。第一次完
    algorithm graph machine-learning hidden-markov-models markov 2013-08-28

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    Scikit学习观察序列集的HMM训练

    我有一个关于如何在scikit-learn包中使用gaussianHMM来一次训练几个不同观测序列的问题。 示例如下：visualizing the stock market structure 显示EM收敛于1个长观察序列。但在很多情况下，我们想要分解每个具有START和END状态的观察序列的观察结果（如对句子集的训练）。也就是说，我想全球训练多个观察序列。 使用GuassianHMM时，如何做
    python scikit-learn hidden-markov-models 2013-12-07
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