이 GaussianHMM에서 이러한 매개 변수의 차이를 이해 할 수 없습니다()

Question

는 누군가가 나에게 내가 setup the model (e.g. GaussianHMM() in hmmlearn.hmm)?

class hmmlearn.hmm.GaussianHMM(n_components = 1, 
           covariance_type = 'diag', 
           min_covar  = 0.001, 
           startprob_prior = 1.0, 
           transmat_prior = 1.0, 
           means_prior  = 0, 
           means_weight = 0, 
           covars_prior = 0.01, 
           covars_weight = 1, 
           algorithm  = 'viterbi', 
           random_state = None, 
           n_iter   = 10, 
           tol    = 0.01, 
           verbose   = False, 
           params   = 'stmc', 
           init_params  = 'stmc' 
           ) 

이 같은 설명은 또한 매개 변수 startprob_prior 및 위해 보유하고 있는가 매개 변수 transmat_와 transmat_prior의 차이를 설명 할 수 startbrob_?

Answer 1

제 생각에 transmat_prior은 지정할 수있는 전환 행렬의 초기 값입니다 (반복 매개 변수 추정 알고리즘을 초기화하는 데 사용됩니다). 이것은 클래스의 매개 변수입니다.

transmat_은 클래스 GaussianHMM의 개체의 특성으로, 학습 후 전환 행렬의 값을 제공합니다. 그것은 자신이 입력 한 것이 아니라 추정 과정의 결과입니다.