hidden-markov-models

1зной

1ответ

Как отобразить скрытые состояния в соответствующие категории после декодирования в hmmlearn (скрытая марковская модель)?

Я хотел бы предсказать скрытые состояния, используя скрытую марковскую модель (проблема декодирования). Данные категоричны. Скрытые состояния включают Голод, Отдых, Упражнение и Кино. Набор наблюдений

0зной

1ответ

Как создать регулярные интервалы времени для данных GPS для скрытой марковской модели

Я хочу применить скрытую модель Маркова к некоторым данным отслеживания, которые у меня есть. Я прочитал, что данные необходимо отбирать с регулярным временным интервалом для работы этой модели. Однак

0зной

1ответ

прояснение псевдокода вперед назад

У меня возник вопрос о псевдокоде на странице wikipedia (https://en.wikipedia.org/wiki/Forward%E2%80%93backward_algorithm#Python_example) для алгоритма обратного хода назад. В частности, какова цель э

0зной

1ответ

Какой шагомер pymc3 Monte-Carlo можно использовать для пользовательского категориального распространения?

Я работаю над реализацией скрытых Марков-цепей в pymc3. Я довольно успешно реализовал скрытые состояния. Ниже я показываю простой 2-состояния марковской цепью: import numpy as np import pymc3 as pm

0зной

1ответ

Вход для скрытой марковской программы распознавания речи

Я собираюсь создать программу распознавания речи на основе скрытой марковской модели. К сожалению, я не знаю, как получить входную звуковую последовательность и, ну, работать с ней. Может ли кто-нибуд

1зной

1ответ

Проблемы с созданием дискретного HMM в PyMC3

Я играю с игрушечной дискретной моделью HMM в PyMC3, и у меня возникают некоторые проблемы. Мой исходный код выглядеть следующим образом: # Known transition and emission with pymc3.Model() as hmm1:

0зной

1ответ

Скрытые модели Маркова байесовский связь

Привет все это искусственный интеллект класс от Udacity. У меня есть вопрос. P (R0) = 1 означает, что вероятность дневного дождя равна 1. Вот мой вопрос P (R2 | H1 G2)? означает, что мы знаем, я счаст