숨겨진 마르코프 모델 도구 : Jahmm 나는 기계 학습에 초보자입니다

Question

, 나는 HMM에 대해 읽어하지만, 난 여전히 몇 가지 질문이 있습니다

1. 기계 학습에 대한 HMM을 적용하는 방법을 초기을 할 수 , 방출 및 전이 확률이 얻어 질 것인가?

2. 현재 HMM을 통해 분류하고 싶은 손의 각도로 구성된 값 집합이 있는데, 첫 단계는 무엇입니까?

   • HMM (ForwardBackward, Baum-Welch 및 Viterbi)에는 세 가지 문제가 있지만 데이터는 어떻게해야합니까? 내가 읽은 문학에서
는, 나는 HMM 내 분포 함수의 사용을 발생하지 않습니다, 아직 JaHMM는 HMM에 사용하는 생성자는 다음과 같이 구성 상태 의
• 수
• 확률 분포 함수 팩토리
• 생성자 설명 : 새 HMM을 만듭니다. 각 상태는 동일한 pi 값을 가지며 전환 확률은 모두 동일합니다. 매개 변수 : nbStates HMM의 상태 수 (엄격하게 양수)입니다. opdfFactory 각 상태와 관련된 pdfs를 작성하는 데 사용되는 pdf 생성기입니다.

이 무엇을 사용합니까? 어떻게 사용할 수 있습니까?

는

Answer 1

당신은 어떻게 든 모델과 초기, emmision을 배우고, 그들이 당신의 데이터를 표시하도록 tranisition 확률에 있습니다 감사합니다. 불연속 분포의 경우 많은 변수/상태가 아닌 경우 최대 확률 피팅을 얻거나 무작위 포리스트 또는 Naive Bayes와 같은 확률을 제공 할 수있는 차별 분류자를 교육하십시오. 연속 분포의 경우 Gaussian Processes 또는 Gaussian Mixture Models 또는 Regression Forests와 같은 다른 회귀 분석 방법을 살펴보십시오.

귀하의 2. 및 3. 질문에 관해서 : 그들은 여기에 답변을 얻으려면 일반적이고 모호합니다. Bishop의 "패턴 인식 및 기계 학습"과 Koller/Friedman의 "Probabilistic Graphical Models"를 참조하십시오.