使用PomeGranate拟合多组件GammaDistribution

Question

我试图从一些数据生成一个HMM模型，它应该由3个独立的Gamma分布组成，但我得到了以下错误，我似乎无法解决：

ValueError: shapes (909,1) and (909,1) not aligned: 1 (dim 1) != 909 (dim 0)

下面是我的设置和一些要使用的生成数据: from pomegranate import * import random import numpy as np

data = list(np.random.normal(loc = 0, scale = 1,size = 1000))
data = np.asarray(data)
data = data.reshape(-1, 1)

model3 = HiddenMarkovModel.from_samples(GammaDistribution, n_components=3, X=data)

如果我只是简单地使用NormalDistribution，设置就能正常工作

Answer 1

此问题在以下GitHub主题中进行了说明：https://github.com/jmschrei/pomegranate/issues/490

基本上，在通过pip或conda安装的最新版本中存在一个bug。您必须从git存储库中提取最新的代码并进行安装。这是通过在命令提示符下执行以下命令来完成的(假设安装了Git )：

git clone https://github.com/jmschrei/pomegranate 
cd pomegranate 
python setup.py install