文件名称：pyhmm:Python中的HMM实现
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-09 06:43:03
Python
嗯嗯 Python中的HMM实现 这是离散隐马尔可夫模型的一个简单实现，作为 NLP 课程的教学插图而开发。 用法： 请查看文件：test_hmm.py 以获取示例代码。 例子： # 通过传递模型的文件名来实例化HMM，模型为JSON格式 # 示例模型文件位于 models 子目录中 model_file_name = r"./models/coins1.json" hmm = MyHmm(model_file_name) # 使用前向算法获得一系列观测值 P(O|model) 的概率 观察=（“头”，“尾”，“头”，“头”，“头”，“尾”） prob_1 = hmm.forward（观察） # 使用后向算法获得一系列观测值 P(O|model) 的概率prob_2 = hmm.backward（观察） # 使用 Viterbi 算法获取隐藏状态（概率，状态）= hmm.vit
【文件预览】：
pyhmm-master
----myhmm_scaled.py(15KB)
----models()
--------random1.json(635B)
--------coins1.json(633B)
----myhmm.pyc(7KB)
----myhmm.py(6KB)
----README.md(3KB)
----test_hmm.py(2KB)