使用一组观察序列学习HMM训练

Question

我有一个问题，我如何可以使用gaussianHMM在科学学习包，以培训的几个不同的观察序列在一次。示例如下：股市结构的形象化

显示EM收敛于1条长观测序列上。但是在许多场景中，我们希望用每个观察序列都有一个开始和结束状态来分解观察(比如对一组句子的训练)。也就是说，我想在全球范围内对多个观测序列进行训练。在使用GuassianHMM时，如何做到这一点？有什么例子可以看吗？

提前感谢

Answer 1

在所附的示例中

model.fit([X])

如果您有多个观测数据，例如、X2、X3，则可以运行

model.fit([X1,X2,X3])

一般来说，对于scikit中的隐马尔可夫( HMM )实现，您可以给它一个观察S的序列。

model.fit(S)