Scikit使用一组观察序列学习HMM训练

Question

我有一个问题是如何在scikit-learn包中使用gaussianHMM来同时训练几个不同的观察序列。 示例如下：visualizing the stock market structure

显示EM收敛于1个长观察序列。但在许多场景中，我们希望打破观察（如对句子集的训练），每个观察序列具有START和END状态。也就是说，我想在全球范围内训练多个观察序列。 使用GuassianHMM时如何实现这一目标？有一个例子可以看吗？

提前致谢

Answer 1

在附加示例中，您可以

model.fit([X])

训练单身观察，如果你有多个观察，例如你可以运行X1，X2，X3

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

通常用于scikit中的HMM实现 - 学习你给它一个序列的观察结果S

model.fit(S)