Các mô hình Markov ẩn với thuật toán Baum-Welch sử dụng python

Tôi đang tìm kiếm một số triển khai python (trong python thuần hoặc gói các thứ hiện có) của HMM và Baum-Welch.

Một vài ý tưởng?

Tôi vừa tìm kiếm trên google và tôi đã tìm thấy tài liệu thực sự kém về các kỹ thuật học máy khác. Tại sao?

Các scikit-học có thực hiện HMM . Cho đến gần đây được coi là không rõ ràng và việc sử dụng nó đã được khuyến khích. Tuy nhiên, nó đã được cải thiện trong phiên bản phát triển. Mặc dù vậy, tôi không thể đảm bảo chất lượng của nó, vì tôi không biết gì về HMM.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tôi là một nhà phát triển học hỏi.

Chỉnh sửa : chúng tôi đã chuyển các HMM bên ngoài scikit-learn, sang https://github.com/hmmlearn/hmmlearn

Bạn đã thấy NLTK chưa?

http://www.nltk.org/

Nó có một số lớp phù hợp với loại điều này, nhưng hơi phụ thuộc vào ứng dụng.

http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#nltk.tag.hmm.HiddenMarkovModelTrainer

Nếu bạn đang tìm kiếm một cái gì đó 'định hướng giáo dục', tôi đã viết huấn luyện viên đồ chơi một thời gian trước đây:

http://pastebin.com/aJG3Ukmn

Bạn có thể tìm thấy các triển khai Python trên:

• Các mô hình Markov ẩn trong Python - CS440: Giới thiệu về trí thông minh nhân tạo - CSU
• Thuật toán Baum-Welch: Tìm thông số cho HMM của chúng tôi | Điều này có nghĩa không?

BTW: Xem Ví dụ về triển khai Baum-Welch trên Stack Overflow - câu trả lời hóa ra là bằng Python.

Một số triển khai các thuật toán cơ bản (bao gồm Baum-Welch trong python) có sẵn tại đây: http://ai.cs.umbc.edu/icgi2012/challenge/Pautomac/baseline.php

Các thư viện chung Hidden Markov mẫu có bindings python và sử dụng các thuật toán Baum-Welch.

Sau đây là triển khai thuật toán Baum-Welch của Pyhton:

https://github.com/hamzarawal/HMM-Baum-Welch- Thuật toán