python中hmm函数 python hht( 二 )

means = np.array([[0.0, 0.0], [3.0, -3.0], [5.0, 10.0]])
#定义混淆矩阵的均值
covars = np.tile(np.identity(2), (3, 1, 1))# 定义混淆矩阵的方差
model = hmm.GaussianHMM(3, "full", startprob, transmat)# 定义一个混淆矩阵为高斯分布的隐马尔科夫模型。这里‘full’的意思就是说你输入的方差矩阵每个元素都给出了，不是一个只是对角线上的元素为0的矩阵
model.means_ = means
model.covars_ = covars#把你希望的均值方差输入你定义的模型里面，到此你就把混淆矩阵输入进模型了
X, Z = model.sample(100)
对于Multinomial 和 GMM，我还没用，不过Multinomial应该是需要你自己手动输入隐状态到观察态的概率的，而GMM应该是和Gaussian类型类似，只是需要多输入一个权重因子。
对于第二个问题，covariance_type意思是你的混淆矩阵的covariance matrix是什么类型，比如若只是对角线上的元素不为0，则把covariance_type设为‘diag’ 。
python标准库math中用来计算平方根的函数是sqrt 。《Python标准库》是机械工业出版社华章公司出版的图书，图书中的math中用来计算平方根的函数是sqrt 。函数是数学名词，是代数式中，凡相关的两数X与Y ，对于每个X值，都只有一个Y的对应值。
隐式马尔科夫模型及 Python + HMMlearn的使用hmmlearn
隐式马尔科夫模型Hidden Markov Models(HMMs) 是一种通用的概率模型。一个可观测的变量X的序列被一个内部的隐藏状态Z所生成。其中，隐藏状态Z无法被直接观测。在隐藏状态之间的转移被假设是通过马尔科夫链(Markov chain) 的形式。
模型可以表示为起始概率向量和转移概率矩阵. 一个观测量生成的概率可以是关于的任意分布，基于当前的隐藏状态。
HMMs的3个基本问题:
hmmlearn 是Python支持HMMs的包。原来是sklearn的一部分，后来由于接口不一致分成单独的包了。不过使用起来和sklearn的其他模型类似。
构造HMM model:
初始化的参数主要有 n_components ,covariance_type ,n_iter。每个参数的作用我还没有研究。
通过 fit 方法。
输入是一个矩阵，包含拼接的观察序列concatenated sequences of observation (也就是samples)，和序列的长度。
EM算法是背后拟合模型的算法。基于梯度优化的方法。通常会卡到一个局部极优值上。通常用户需要用不同的初始化跑多次 fit，然后选择分数最高的模型。
分数通过 score 方法计算。
推导出的最优的隐藏状态可以调用 predict 方法获得。predict 方法可以指定解码器算法。当前支持的有 viterbi （Vierbi algorithm）和 map(posteriori estimation) 。
python中函数的结果如何作为下一个入参 func(a[0])的结果为'ni','hao'，但observations=func(a[0])不对def func(a):
return a
函数的意义是什么，就算纯粹是举例也应该举个别的
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