임 documentation과 함께 작동하지만 테스트 데이터에서 예측 시퀀스를 추출하는 방법을 알 수 없습니다. 나는 .fit(X_train)와 모델을 훈련하지만, 다음과 같은 한 : unseen_hidden_states = model.predict(X_test) 배열을 돌려줍니다 : 나는 해석하거나 방법을 추출하는 방법을 잘 모릅니다 [2 1 1 ...,
저는 JaHMM에 구현 된 HMM을 Android wearable에서 얻은 가속도계 및 자이로 스코프의 센서 데이터로 교육합니다. 가속도계 데이터로 학습 된 HMM은 학습 된 상태를 출력하며 다소 오류가 있습니다. 다음과 같이 모두 현대 상선의 초기화된다 HMM이 상태 (들) 상태 0 파이로 : 가속도계 데이터 훈련 HMM에 대한 Hmm<Observatio
Im는 생물 정보학 과정을 진행하고 있습니다. 위치 특정 확률 매트릭스 (PSPM)에서 숨겨진 Makrov 모델 (HMM)을 모델하는 방법을 알아 내려고합니다. 어떻게 모델링해야하는지 명확한 패턴이 있습니까? PSPM을 기반으로하는 3 개 이상의 주에서 모델을 만드는 방법을 보여줄 수 있습니까? PSPM의 예를 제공 하겠지만 직접 사용해보십시오. 예제는 M
HTK (Hidden Markov Model Tool Kit)를 사용하여 Speech to Text 시스템에 대해 Voxforge's tutorial 다음에 MFCC를 생성하는 동안 우리는 전화기에 대한 프로토 타입 모델을 정의해야합니다. 나는이 파일 주위에 머리를 감싸려고 노력하고있다. ~o <VecSize> 25 <MFCC_0_D_N_Z>
~h "pr
matlab에서 hmm으로 손 제스처 인식을하고 싶습니다. 나는 이론적 인 재료를 hmm 개념과 hmm에서 수학으로 공부했습니다. 하지만 흠 다루는 MATLAB 지침을 사용하여 몇 가지 실제 예제를 볼 필요가있다. 나는 웹에서 수색했으나 좋은 것을 찾을 수 없었다. 어떤 사람이 hmm 프로세스에서 matlab 명령어를 사용하는 참조를 알고 있습니까?
내 질문은 역방향 알고리즘과 관련이 있습니다. 시그마 J = 1 내지 N (t + 1 (j) *는 * B IJ J (O t + 1)) 다음과 같이 알고리즘 재귀 공식은 여기서 t + 1 (j)는 재귀 요소이고, aij는 i에서 j까지의 전이 확률이고, bj (O t + 1)은 시간 t + 1에서 관찰 O의 생략 확률 . 위와 같이 주어진 경우, 역방향 확률
HTK (Hidden Markov Model Tool Kit)를 사용하여 언어 (Kannada)에 대한 텍스트 음성 변환 시스템을 만들려고합니다. 나는 Voxforge.org에있는 튜토리얼을 따라 Kannada라는 언어의 모든 음소에 대한 HMM을 생성합니다. 나는 나의 데이터 훈련을 수행하고 9 번의 연속적인 재 견적 후에 일련의 HMM으로 끝을 맺었다.
나는 다음과 같은 오류를 받고 있어요에 hidden_markov 작업 나는 브로드 캐스트 오류가 무엇인지와 문서를 통해 갔다 train.hmm() ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (7,20) (1,7)
실행할 때. 하지만 매트릭스의 크기를 변경할 수 없어 다른 곳에서 오
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,
s