如何解决没有拟合 HMM 模型的 Viterbi 算法，python
我有一组我确定的观察和陈述。我试图将观察结果与状态相关联，但 hmmlearn 库只会在将 HMM 拟合到观察结果后才解码观察结果。拟合改变了不需要的状态。
是否有不适合模型的 HMM 实现？
解决方法
如果有人需要使用已知状态制作类似的 HMM， 内置类可以选择声明适合哪些参数。 guassian hmm 的默认值是
params='stmc'
它可以更改为仅 's' 以便仅拟合起始概率，甚至可以更改为空字符串，并且拟合不会改变任何内容。 如果需要自定义 hmm，创建的 hmm 类可以覆盖解码/预测方法，并且不需要拟合。
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