は（GaussianHMMで、これらのパラメータの違いを理解することはできません）

Question

私はsetup the model (e.g. GaussianHMM() in hmmlearn.hmm)?

class hmmlearn.hmm.GaussianHMM(n_components = 1, 
           covariance_type = 'diag', 
           min_covar  = 0.001, 
           startprob_prior = 1.0, 
           transmat_prior = 1.0, 
           means_prior  = 0, 
           means_weight = 0, 
           covars_prior = 0.01, 
           covars_weight = 1, 
           algorithm  = 'viterbi', 
           random_state = None, 
           n_iter   = 10, 
           tol    = 0.01, 
           verbose   = False, 
           params   = 'stmc', 
           init_params  = 'stmc' 
           ) 

同じ説明はまた、パラメータstartprob_priorのために保持していたときに誰かが、私のパラメータtransmat_とtransmat_priorの違いを説明することができますし、 startbrob_？

Answer 1

私が理解しているように、transmat_priorは、指定できる遷移マトリックスの初期値です（反復パラメータ推定アルゴリズムの初期化に使用されます）。これはクラスのパラメータです。

transmat_は、クラスGaussianHMMのオブジェクトの属性であり、訓練後の遷移行列の値を与える。それはあなたが入力したものではなく、推定プロセスの結果です。