如何使用hidden_​​markov修復廣播狀態和發射概率的錯誤？

Question

在其文檔的一個簡單示例中進行細微更改時，hidden_​​markov軟件包出現問題。 在下面的代碼中，我嘗試2種狀態和3種可能的觀察結果（在文檔示例中，有2種可能的觀察結果，並且代碼運行正常）：

states = ('s', 't')
possible_observation = ('A', 'B', 'C')

# Numpy arrays of the data

start_probability = np.matrix( '0.5 0.5')
transition_probability = np.matrix('0.6 0.4 ; 0.3 0.7')
emission_probability = np.matrix( '0.3 0.2 0.5 ; 0.3 0.1 0.6')

# Initialize class object

test = hmm(states,possible_observation,
           start_probability,
           transition_probability,
           emission_probability)

observations = ('A', 'B','B','A', 'C')
obs4 = ('B', 'C', 'A','B')
observation_tuple = []
observation_tuple.extend( [observations,obs4] )
quantities_observations = [18, 28]
num_iter=1000

e,t,s = test.train_hmm(observation_tuple,num_iter,quantities_observations)

運行代碼后，出現錯誤：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (1,2)

有趣的是，當我嘗試3種狀態和3種可能的觀察結果（並根據此更改修改概率矩陣）時，代碼可以正常工作。 我丟失了某些東西，或者狀態數和可能的觀察值應該始終相等，這沒有任何意義。

Answer 1

根據您在上面提供的矩陣，只有兩個形狀分別為(2,3)和(1,2)的矩陣分別為emission_probability概率和start_probability概率，誤差為矩陣維數不匹配。 為了匹配矩陣尺寸，以便可以將它們用於點積的計算。

emission_probability = emission_probability.T
start_probability = start_probability.T

必須在初始化類對象之前完成此步驟。