Python 高斯隐马尔可夫模型

为了在我的示例中实现隐马尔可夫模型，我将遵循此链接中的教程。我有两个隐藏状态和两个观察状态

正如我从教程中的代码中了解到的，HMM的第一步是使用最大似然估计模型估计模型的参数，然后根据参数的结果我们可以预测隐藏状态。
因此，使用维特布里算法来训练模型，以找到最佳参数，然后预测观测状态。

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是这样吗？我可以分享我的代码，如果它更容易解释。

实际上，参数估计可以找到所有的，起始问题，过渡问题。（对于隐藏状态）和观察问题。（适用于观察到的国家）。它们都被称为HMM的参数。至少有两种参数估计技术/算法可以得到它们，1。Baum Viterbi或Viterbi训练或Viterbi提取和2。鲍姆韦尔奇