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我想让 scikits.learn.hmm.GaussianHMM 适合不同长度的训练序列。然而,fit 方法通过执行
来防止使用不同长度的序列obs = np.asanyarray(obs)
仅适用于形状相同的数组列表。有没有人提示如何进行?
最佳答案
您可以进行重新采样以将给定的输入“ reshape ”为所需的长度。
关于python - 将 scikits.learn.hmm.GaussianHMM 拟合到可变长度的训练序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4575041/
我正在使用隐马尔可夫模型来解决股票市场预测问题。我的数据矩阵包含针对特定安全性的各种功能: 01-01-2001, .025, .012, .01 01-02-2001, -.005, -.023,
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使用这段代码: X = numpy.array(range(0,5)) model = GaussianHMM(n_components=3,covariance_type='full', n_ite
我正在使用 scikit-learn 的 GaussianHMM,当我尝试将其拟合到某些观察结果时,我得到了以下 ValueError。这是演示错误的代码: >>> from sklearn.hmm
我是一名优秀的程序员,十分优秀!