छिपे हुए मार्कोव मॉडल को लागू करने के लिए पायथन लाइब्रेरी

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छिपे हुए मार्कोव मॉडल को लागू करने के लिए मैं किस स्थिर पायथन लाइब्रेरी का उपयोग कर सकता हूं? मुझे इसकी उचित रूप से अच्छी तरह से प्रलेखित होने की आवश्यकता है, क्योंकि मैंने वास्तव में पहले कभी इस मॉडल का उपयोग नहीं किया है।

वैकल्पिक रूप से, क्या एचएमएम का उपयोग करके डेटा-सेट पर टाइम-सीरीज़ विश्लेषण करने के लिए अधिक प्रत्यक्ष दृष्टिकोण है?

python time-series markov-process

— user140323
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स्केलेर HMM का एक वैकल्पिक कार्यान्वयन है जो सक्रिय योगदान के लिए प्रकट होता है जो यहां पाया जा सकता है: github.com/hmmlearn/hmmlearn मैंने पहले इसका उपयोग नहीं किया है, इसलिए मैं यह नहीं बोल सकता कि यह कितना अच्छा है, लेकिन, उदाहरण, यह बिल्कुल सीधा प्रतीत होता है।

— काइल।

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एक अन्य वैकल्पिक दृष्टिकोण के लिए, आप PyMC पुस्तकालय पर एक नज़र डाल सकते हैं। फोंनसबेक द्वारा बनाई गई एक अच्छी जिस्म है https://gist.github.com/fonnesbeck/342989 जो आपको HMM क्रिएशन के माध्यम से चलता है।

और यदि आप वास्तव में PyMC के बारे में उत्सुक हैं, तो बेयसियन मॉडलिंग के बारे में एक भयानक ओपन-सोर्स पुस्तक है - https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers । यह छिपे हुए मार्कोव प्रक्रियाओं का स्पष्ट रूप से वर्णन नहीं करता है, लेकिन यह पुस्तकालय पर बहुत सारे उदाहरणों के साथ एक बहुत अच्छा ट्यूटोरियल देता है।

— स्नेहना शेघेवा
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इस सवाल पर एक अद्यतन के रूप में, मेरा मानना है कि स्वीकृत उत्तर 2017 के रूप में सबसे अच्छा नहीं है।

जैसा कि काइल द्वारा टिप्पणियों में सुझाव दिया गया है, hmmlearnवर्तमान में पायथन में एचएमएम के लिए जाने के लिए पुस्तकालय है।

इसके कई कारण हैं:

अप-टू-डेट प्रलेखन , कि बहुत विस्तृत और ट्यूटोरियल भी शामिल है
वह _BaseHMMवर्ग जहां से कस्टम उपवर्ग एचएमएम वेरिएंट को लागू करने के लिए विरासत में मिला है
पायथन 3.5+ के अंतिम संस्करणों के साथ संगत
सहज उपयोग

इसके विपरीत, ghmm पुस्तकालय वर्तमान प्रलेखन के अनुसार पायथन 3.x का समर्थन नहीं करता है। 2006 में अधिकांश प्रलेखन पृष्ठ उत्पन्न हुए हैं। यह पहली नज़र में पसंद की लाइब्रेरी नहीं लगती है ...

संपादित करें: 2018 में अभी भी मान्य है।

— Eskapp
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अनार पुस्तकालय में एचएमएम के लिए समर्थन है और प्रलेखन वास्तव में सहायक है। अजगर में कई hmm पुस्तकालयों के साथ कोशिश करने के बाद, मुझे यह काफी अच्छा लगता है।

— Kirubakumaresh
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एक वैकल्पिक दृष्टिकोण के लिए, शायद फोस्टर समझ को मदद करने के लिए, आप शायद आर। के माध्यम से कुछ विश्लेषण करने में कुछ उपयोगिता पाएंगे। सरल समय श्रृंखला आधारित ट्यूटोरियल [वानाबे] क्वेंट के लिए लाजिमी है जो बूटस्ट्रैप प्रदान करना चाहिए। भाग 1 , भाग 2 , भाग 3 , भाग 4 । ये डेटा निर्माण / सेवन के साथ-साथ हेरफेर के लिए स्रोत प्रदान करते हैं, जिससे आपको काम के वास्तविक एचएमएम तरीकों को देखने में सक्षम होने के लिए बहुत से काम को बायपास करने की अनुमति मिलती है। पायथन कार्यान्वयन के प्रत्यक्ष एनालॉग हैं।

एक साइड नोट के रूप में, अधिक सैद्धांतिक परिचय के लिए, शायद राबिनर कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है

— शवन महन
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ghmm पुस्तकालय है जो आप देख रहे हैं हो सकता है।

जैसा कि उनकी वेबसाइट में कहा गया है:

इसका उपयोग असतत और निरंतर उत्सर्जन के साथ बुनियादी और विस्तारित एचएमएम के लिए कुशल डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम को लागू करने के लिए किया जाता है। यह पायथन रैपर के साथ आता है जो एक बहुत अच्छे इंटरफ़ेस और अतिरिक्त कार्यक्षमता प्रदान करता है।

इसमें आपके पैरों को गीला करने के लिए एक अच्छा दस्तावेज और चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल भी है।

— Dawny33
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