লুকানো মার্কভ মডেলগুলি বাস্তবায়নের জন্য পাইথন গ্রন্থাগার

Question

লুকানো মার্কভ মডেলগুলি প্রয়োগ করতে আমি কী স্থিতিশীল পাইথন লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারি? আমার এটি যুক্তিসঙ্গতভাবে নথিভুক্ত করা দরকার, কারণ আমি এই মডেলটি আগে কখনও ব্যবহার করি নি।

বিকল্পভাবে, এইচএমএম ব্যবহার করে কোনও ডেটা-সেট নিয়ে টাইম-সিরিজ বিশ্লেষণ করার জন্য আরও সরাসরি দৃষ্টিভঙ্গি থাকতে পারে?

Comments

স্কেলার এইচএমএমের একটি বিকল্প বাস্তবায়ন রয়েছে যা এখানে সক্রিয় অবদান রয়েছে বলে মনে হয়: github.com/hmmlearn/hmmlearn আমি এটি আগে ব্যবহার করি নি, তাই আমি এটি কতটা ভাল তা বলতে পারি না, তবে তাকিয়ে দেখছি উদাহরণস্বরূপ, এটি মোটামুটি সোজা বলে মনে হচ্ছে।

— কাইল

Answer 1

অন্য বিকল্প পদ্ধতির জন্য, আপনি পিএমসি গ্রন্থাগারটি একবার দেখে নিতে পারেন। ফোনেসবেকের তৈরি https://gist.github.com/fonnesbeck/342989 একটি ভাল টুকরো রয়েছে যা আপনাকে এইচএমএম তৈরির পথে নিয়ে যায়।

এবং যদি আপনি পিআইএমসি সম্পর্কে সত্যই আগ্রহী হয়ে ওঠেন, বায়েসিয়ান মডেলিং সম্পর্কে একটি দুর্দান্ত ওপেন সোর্স বই রয়েছে - https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming- and-Bayesian-Methods-for-Hackers । এটি স্পষ্টভাবে লুকানো মার্কভ প্রক্রিয়াগুলি বর্ণনা করে না, তবে এটি প্রচুর উদাহরণ সহ লাইব্রেরিতে একটি খুব ভাল টিউটোরিয়াল দেয়।

Answer 2

এই প্রশ্নের আপডেট হিসাবে, আমি বিশ্বাস করি যে গৃহীত উত্তর 2017 সালের মতো সেরা নয়।

কাইলের মন্তব্যে যেমন পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল, hmmlearnবর্তমানে পাইথনের এইচএমএস-এর জন্য পাঠাগারটি রয়েছে।

এর বেশ কয়েকটি কারণ:

• আপ-টু-ডেট ডকুমেন্টেশন , খুব বিস্তারিত এবং টিউটোরিয়াল অন্তর্ভুক্ত

• যে _BaseHMMশ্রেণি থেকে কাস্টম সাবক্লাস এইচএমএম রূপগুলি বাস্তবায়নের জন্য উত্তরাধিকারী হতে পারে

• পাইথন 3.5+ এর শেষ সংস্করণগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ

• স্বজ্ঞাত ব্যবহার

এর বিপরীতে, ghmm লাইব্রেরিটি বর্তমান ডকুমেন্টেশন অনুসারে পাইথন 3.x সমর্থন করে না। বেশিরভাগ ডকুমেন্টেশন পৃষ্ঠাগুলি 2006 সালে উত্পন্ন হয়েছে It এটি প্রথম নজরে পছন্দসই একটি লাইব্রেরি বলে মনে হচ্ছে না ...

সম্পাদনা করুন: 2018 সালে এখনও বৈধ।

Answer 3

ডালিম লাইব্রেরিতে এইচএমএমের জন্য সমর্থন রয়েছে এবং ডকুমেন্টেশনটি সত্যই সহায়ক। অজগরটিতে অনেক এইচএমএম লাইব্রেরি দিয়ে চেষ্টা করার পরে, আমি এটি বেশ ভাল বলে মনে করি।

Answer 4

একটি বিকল্প পদ্ধতির জন্য, এমনকি পালক বোঝার জন্য সহায়তা করার জন্য, আপনি সম্ভবত আর। এর মাধ্যমে কিছু বিশ্লেষণ করার ক্ষেত্রে কিছুটা ইউটিলিটি আবিষ্কার করতে পারেন [সাদামাটা সময়] কোয়ান্টাম যাতে বুটস্ট্র্যাপ সরবরাহ করা উচিত তার জন্য সহজ টাইম সিরিজ ভিত্তিক টিউটোরিয়ালগুলি। পর্ব 1 , পর্ব 2 , পর্ব 3 , পর্ব 4 । এগুলি ডেটা জেনারেশন / ইনটেকের পাশাপাশি হেরফেরের জন্য উত্স সরবরাহ করে, আপনাকে কাজের অনেক অংশকে বাইপাস করার সুযোগ দেয় যাতে কাজের জায়গায় প্রকৃত এইচএমএম পদ্ধতিগুলি দেখতে পাওয়া যায়। পাইথন বাস্তবায়নের জন্য সরাসরি এনালগ রয়েছে।

পার্শ্ব নোট হিসাবে, আরও তাত্ত্বিক পরিচিতির জন্য , র্যাবনার সম্ভবত কিছু অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে পারে

Answer 5

Ghmm গ্রন্থাগার এক যা আপনি খুঁজছেন হতে পারে।

যেমনটি তাদের ওয়েবসাইটে বলা হয়েছে:

এটি পৃথক এবং অবিচ্ছিন্ন নির্গমন সহ মৌলিক এবং বর্ধিত এইচএমএমগুলির জন্য দক্ষ ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমগুলি বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি পাইথন র‍্যাপারগুলির সাথে আসে যা অনেক ভাল ইন্টারফেস এবং যুক্ত কার্যকারিতা সরবরাহ করে।

এতে আপনার পা ভিজা হওয়ার জন্য একটি দুর্দান্ত ডকুমেন্টেশন এবং ধাপে ধাপে টিউটোরিয়াল রয়েছে।