히든 마르코프 모델을 구현하는 파이썬 라이브러리

히든 마르코프 모델을 구현하기 위해 어떤 안정적인 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있습니까? 이전에이 모델을 실제로 사용한 적이 없기 때문에 합리적으로 잘 문서화해야합니다.

또는 HMM을 사용하여 데이터 세트에서 시계열 분석을 수행하는보다 직접적인 접근 방법이 있습니까?

다른 대안으로 PyMC 라이브러리를 살펴볼 수 있습니다. Fonnesbeck에서 만든 좋은 요점 https://gist.github.com/fonnesbeck/342989가 있으며 HMM 생성 과정을 안내합니다.

- 당신이 PyMC 정말 열망 될 경우에, 베이지안 모델링에 대한 멋진 오픈 소스 책이 https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers은 . Hidden Markov Processes를 명시 적으로 설명하지는 않지만 라이브러리 자체에 대한 많은 예제를 제공하는 훌륭한 자습서를 제공합니다.

이 질문에 대한 업데이트로 2017 년 현재 수락 된 답변이 최고가 아니라고 생각합니다.

Kyle의 의견에서 제안한 것처럼 hmmlearn현재 Python의 HMM과 함께 사용할 라이브러리입니다.

이에 대한 몇 가지 이유 :

• 최신 문서 매우 상세하고 튜토리얼을 포함,

• _BaseHMM사용자 정의 서브 클래스는 HMM의 변형을 구현하기위한 상속 할 수있는 클래스

• 최신 버전의 Python 3.5 이상과 호환

• 직관적 인 사용

이와 반대로 ghmm 라이브러리 는 현재 설명서에 따라 Python 3.x를 지원하지 않습니다. 대부분의 문서 페이지는 2006 년에 생성되었습니다. 처음에는 선택한 라이브러리가 아닌 것 같습니다 ...

편집 : 2018 년에도 유효합니다.

석류 라이브러리는 HMM을 지원하며 설명서는 매우 유용합니다. 파이썬에서 많은 hmm 라이브러리를 사용해 본 후에 이것이 꽤 좋습니다.

대안적인 접근 방식, 아마도 이해를 돕기 위해 R을 통해 분석을 수행하는 데 도움이 될 것입니다. 부트 스트랩을 제공 해야하는 [wannabe] 퀀트에 대한 간단한 시계열 기반 자습서가 많이 있습니다. 1 부 , 2 부 , 3 부 , 4 부 . 이것들은 조작뿐만 아니라 데이터 생성 / 흡입 소스를 제공하므로, 실제 작업에서 실제 HMM 방법을 볼 수 있도록 많은 작업을 우회 할 수 있습니다. 파이썬 구현과 직접적인 유사점이 있습니다.

참고로 더 이론적 인 소개를 위해 Rabiner 가 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

ghmm의 라이브러리는 당신이 찾고있는 하나가 될 수 있습니다.

그들의 웹 사이트에서 말한 것처럼 :

불연속적이고 연속적인 방출로 기본 및 확장 HMM에 효율적인 데이터 구조와 알고리즘을 구현하는 데 사용됩니다. 훨씬 멋진 인터페이스와 추가 기능을 제공하는 Python 래퍼가 제공됩니다.

또한 발을 적시는 데 도움이되는 훌륭한 문서와 단계별 자습서가 있습니다.