我目前使用HMM来预测太阳辐射。
传统的HMM模型只能考虑一个观察序列数据。
但是，当我使用吉布斯采样来估计隐藏状态时，会减少 4 并且误差很高。
现在，我正在考虑如何将多个数据输入到模型中，例如使用温度和消耗数据作为观察值。
所以我搜索动态朴素贝叶斯分类器。但是，我不知道什么是动态朴素贝叶斯分类器以及如何实现它。
有人可以给我一些答案或为我提供一些教程吗？
提前致谢:)
朴素贝叶斯分类器是一个受监督的机器学习模型，用于对给定的训练和测试数据集执行分类任务，并假设所有特征对于分配的类标签都是独立的。相反，动态朴素贝叶斯分类器是HMM模型的广义版本，可以对多变量观察序列进行建模。有关更多详细信息，请参阅以下论文，您只需要更改HMM模式的某些部分即可获得自己的DNBC分类器。
- http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1665-64232011000100007
谢谢