PyMC3中的隐马尔可夫模型
pymc3-hmm的Python项目详细描述
PyMC3嗯
PyMC3中的隐马尔可夫模型。在
特点
- 为HMM状态序列（
DiscreteMarkovChain）及其驱动的混合体（SwitchingProcess）完全实现的PyMC3Distribution类 - 一种前向滤波后向采样（FFBS）实现（
FFBSStep），与NUTS或任何其他PyMC3采样器一起工作 - 共轭Dirichlet转移矩阵取样器（
TransMatConjugateStep） - 在FFBS采样器和所有相关的
Distribution类中支持时变转换矩阵
要在PyMC3模型中使用这些发行版和step方法，只需从pymc3_hmm包导入它们。在
请参见examples directory查看上述特性的演示。您也可以使用Binder自己运行示例。在
安装
目前，该包可以通过pip直接从GitHub安装
$ pip install git+https://github.com/AmpersandTV/pymc3-hmm
发展
首先，从GitHub拉入源代码：
^{pr2}$然后，您可以运行make conda或make venv来设置一个虚拟环境。更改之后，请确保运行make black以自动格式化代码，然后运行make check以运行linter和测试。在
许可证
- 项目
标签：
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