Question

我正在尝试从某些数据生成HMM模型，它应该由3个独立的Gamma分布组成，但是出现以下我似乎无法解决的错误：

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

以下是我的设置以及一些可用于处理的数据：从石榴进口* 随机导入将numpy导入为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)

如果我只是使用NormalDistribution代替，则设置有效

Answer 1

以下GitHub主题解决了此问题： https://github.com/jmschrei/pomegranate/issues/490

基本上，通过pip或conda安装的最新版本的石榴中存在错误。您将不得不从git存储库中获取最新代码并进行安装。完成此操作（假设已安装Git）在命令提示符下执行以下命令：

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

使用PomeGranate拟合多分量GammaDistribution

1 个答案: