有没有用于处理具有连续观测变量的隐马尔可夫模型的Matlab函数？
在Matlab统计工具箱中，有多个处理隐马尔可夫模型（HMM）的函数，但它们都只能处理离散观测符号。请问是否有第三方工具箱或函数可以处理连续观测变量？
如何为隐马尔可夫模型找到最可能的隐藏状态序列
维特比算法可以在隐马尔可夫模型中找到最可能的隐藏状态序列。我目前正在使用hhquark编写的以下精彩代码。 import numpy as np def viterbi_path(prior, transmat, obslik, scaled=True, ret_loglik=False...
使用连续隐马尔可夫模型进行时间序列预测步骤
我正在尝试使用高斯HMM预测股市。在模型训练后，我不知道如何进行预测步骤。我不明白预测最可能的状态序列如何帮助预测未来价值。 其中一个问题建议使用以下方法： “使用Viterbi算法与（部分）序列，获取最可能的隐藏状态序列。取该序列中最后一个隐藏状态的发射分布，并预测该分布的平均值（通常是高...
NLTK中的无监督HMM训练
我只是想在nltk中进行简单的无监督HMM训练。 考虑以下内容： import nltk trainer = nltk.tag.hmm.HiddenMarkovModelTrainer() from nltk.corpus import gutenberg emma = gutenberg...
使用Viterbi训练或Baum-Welch算法来估计转移和发射概率？
我正在尝试使用Viterbi算法在HMM上找到最可能的路径（即状态序列）。但是，我不知道转移矩阵和发射矩阵，这需要从观测数据中估计。 为了估计这些矩阵，我应该使用哪个算法：Baum-Welch算法还是Viterbi训练算法？为什么？ 如果我应该使用Viterbi训练算法，有人可以提供一个好...
什么机器学习算法适用于从另一个时间序列预测一个时间序列？
您是一架飞机，跟踪一艘敌舰在海洋中行驶，因此您收集了船的一系列(x,y,time)坐标。您知道有一艘隐藏的潜艇随船而行以保护它，但是虽然它们的位置之间存在相关性，但潜艇经常偏离船只，因此虽然它经常靠近船只，但也可能偶尔在世界的另一边。您想预测潜艇的路径，但不幸的是，它对您来说是隐藏的。 但在...
K-means聚类和向量量化有什么区别？
K-means聚类和向量量化有什么区别？ 它们看起来非常相似。 我正在处理隐马尔可夫模型，需要从特征向量中提取符号。 为了提取符号，我应该使用向量量化还是K-means聚类？
精确的隐马尔可夫模型训练算法
在大多数情况下，Baum-Welch算法被用来训练隐马尔可夫模型。 然而，在许多论文中，人们认为BW算法会优化到陷入局部最优解。 是否存在一种确切的算法能够成功地找到全局最优解（除了枚举几乎所有可能的模型并对它们进行评估）？ 当然，对于大多数应用，BW都可以正常运行。但是，我们有兴趣找出...
隐藏马尔可夫模型：每个状态具有多个观测值
我是一名对隐马尔科夫模型不熟悉的新手。我理解了其主要思想，并尝试了一些Matlab内置的HMM函数以帮助我更好地理解。 如果我有一系列观测值和相应的状态，例如： seq = 2 6 6 1 4 1 1 1 5 4...
PyMC3中的隐马尔可夫模型
我需要解决一个多元蒙特卡罗隐马尔可夫问题： 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] t...