离散时间和连续时间隐马尔可夫模型库能处理数百种隐状态
hmms的Python项目详细描述
hmms是python的hidden markov模型库。很容易 使用，通用库，实现所有重要的 训练、检查和试验所需的子方法 数据模型。
计算上昂贵的部件的有效性是由 cython。
您可以构建两个模型：
- 离散时间隐马尔可夫模型
Usually just reffered as the Hidden Markov Model.
- 连续时间隐马尔可夫模型
The variant of the Hidden Markov Model, where the state transition can occure in the continuous time, and that allows random distribution of the observation times.
在开始工作之前，建议使用 示例，the ipython notebook， 覆盖了大部分的主要用例。
对于主题的深入理解您可以看到相应的 diploma thesis。或阅读 主要参考文献： Dt-HMM， Ct-HMM 是的。
要求
- Python3.5
- 图书馆：cython，ipython，matplotlib，笔记本，numpy，熊猫， 短促，
- 测试环境的库：pytest
下载并安装
安装完numpy和cython之后，可以直接安装包 从皮皮。
(env)$ python -m pip install numpy cython (env)$ python -m pip install hmms
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