python-3.x - 是否有一个函数可以计算给定 hmmlearn 上的隐藏马尔可夫模型的观测序列 T 的概率？

Question

我有一个使用 hmmlearn.fit 函数拟合的 GaussianHMM。我还有一堆观察序列，我想根据我的拟合模型计算每个序列发生的概率。我查看了 hmmlearn 的文档，但找不到可以满足我要求的方法。在这种情况下，我是否只需要编写前后向算法？如果我对前后编码进行编码，我还需要发射矩阵，这不是由 hmmlearn 给出的。

有人对此有什么建议吗？谢谢你！

Answer 1

我也有一堆观察序列，我想根据我的拟合模型计算每个序列发生的概率

1. 您可能正在寻找的是score评估序列概率的函数（即。model.score(X)）。请注意，这是对数概率，用于hmmlearn调整下溢错误。

如果我对前后编码进行编码，我还需要发射矩阵，这不是由 hmmlearn 给出的。

2. 虽然GaussianHMM没有排放矩阵，但您可以选择离散化您的排放并利用MultinomialHMM，这允许您指定并稍后提取排放矩阵model.emissionprob_。