Scikit通过一组观察序列学习HMM训练

Question

我有一个问题，关于如何在scikit学习包中使用gaussianHMM来同时训练几个不同的观察序列。示例如下：可视化股票市场结构

显示EM会聚在1个长观测序列上。但在许多情况下，我们希望分解观察结果（比如对句子集的训练），每个观察序列都有一个START和END状态。也就是说，我想对多个观测序列进行全局训练。使用GuassianHMM时如何实现这一点？有一个例子可以看吗？

提前感谢

Answer 1

在所附示例中，您执行

model.fit([X])

这是对单个观测值的训练，如果你有多个观测值，例如X1、X2、X3，你可以运行

model.fit([X1,X2,X3])

一般来说，对于scikit中的HMM实现，请学习您给它一个观测S 的序列

model.fit(S)