저는 Jahmm 패키지가 새로 도입되었습니다. 나는 Incompatible Types List<ObservationVector> cannot be converted to
List<? extends Observation Vector>
이 무슨 뜻 이죠 말한다 KMeansLearner에 오류가 있어요? 지금까지 관측 벡터 만 가지고 있고 헤
현재 숨겨진 Markov 모델에 대한 murphyk's 툴박스를 배우고 있습니다. 그러나 모델의 계수를 결정하는 문제와 로그 가능성에 의한 시퀀스 예측 알고리즘을 결정하는 문제가 있습니다. 내 시나리오 : 나는이 연속 HMM의 범주에 놓여 그 X, Y 및 Z 즉 3 차원 공간에서 비행 조류의 궤적. 나는 200 개의 비행 조류 관찰, 즉 500 행의 궤도
나는 jahmm을 사용하여 스케치 "D"에 대한 hmm 모델을 훈련 시켰습니다.이 모델은 jahmm에서 제안한 K- 수단을 통해 초기화됩니다. 그러면 Baum-Welch 알고리즘을 사용합니다. 훈련을 마친 후 관찰 시퀀스를 테스트하고 ForwardBackwardScaledCalculator.InProbability() 메서드로 확률을 얻습니다. 코드는 다음
동일한 마코프 상태에 대해 여러 emmision 스펙트럼을 결합하려면 어떻게해야합니까? 는 이제 고전 HMM 예제를 사용하자 : % states
S = {sunny, rainy, foggy}
% discrete observations
x = {umbrella, no umbrella}
이제 내가 여러 관측 순서가 있다면. 예 : % sequence
내가 GMM과 HMM (숨겨진 마르코프 모델) 네트워크를 양성하기 위해 노력하고 일부 특정 소리 (동물의 호출 등) 을 감지하는 간단한 모델을 HMM GMM 구현을 배우려고 노력하고 생성하고 (가우스 혼합) MATLAB에서. 몇 가지 질문이 있습니다. 정보를 찾을 수 없었습니다. 1)mhmm_em() 기능은 각 HMM 상태에 대한 루프에서 호출해야 또는 자
일반적으로 기계 학습 시스템이 잘 작동합니다. 그러나 훈련 된 기계 학습 시스템에 문제가있을 때 (예를 들어, 기계 학습 시스템이 무작위로 수행하는 경우 ...)이 훌륭한 "추측 게임"이 시작됩니다. "추측 게임"으로, 나는 나의 경험을 언급한다. 저에게는 디버깅 기계 학습 시스템이 방법 론적 방법보다는 문제를 추측하여 가장 자주 수행되는 것 같습니다. 기
나는 현재 C에서 바움 웰치 알고리즘을 구현하기 위해 노력하고 있지만, 나는 다음과 같은 문제로 실행 : 감마 함수 : gamma(i,t) = alpha(i,t) * beta(i,t)/sum over `i` of(alpha(i,t) * beta(i,t))
불행하게도, 대한 충분한 관찰 t이 증가함에 따라 알파는 0으로 빠르게 떨어지고 t이 감소함에 따라
숨겨진 마코프 모델에 대한 프로그램을 만들려고하면서, 나는 Baum-Welch 알고리즘의 초기 HMM에 대해 가장 단순한 가정을했습니다. 모든 것을 균일 한 분포로 두었습니다. 즉, 언더 플로우를 피하기 위해 로그까지 최대 값은 A[i][j] = 1/statenumber;
B[i][j] = 1/observationnumber;
P[i] = 1/state
편집 : 첨부 된 코드에는 질문과 관련없는 몇 가지 버그가있었습니다. 대답은 간단하기 때문에 관련없는 코드를 제거하므로 제목에서 묻는 질문과 대답이 그러한 것들을 찾는 사람들에게 더 분명하게 알 수 있습니다. 코드를 읽고 시간을내어 피드백을 주신 모든 분들께 감사드립니다! 요약 된 원래 질문 : 나는 내 파이썬 스크립트 '__name__ =='에 의해 키가