隠れマルコフのライブラリhmmlearnでの離散型HMM

Question

現在隠れマルコフモデルについて学習しており、
Pythonのhmmlearnというライブラリを使おうと思ったのですが、
hmmlearnのライブラリの中にもいくつか種類があるようで、
マニュアル(https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/)を読んでみると、

「Tutorial」の「Available models」に

・hmm.GaussianHMM
・hmm.GMMHMM
・hmm.multinomialHMM

の3つが載っており、google翻訳でそれぞれの説明を読むと、順に

・ガウス型の隠れマルコフモデル。
・ガウス混合物放出を伴う隠れマルコフモデル。
・多項式（離散的）な放射を伴う隠れマルコフモデル
と書いてありました。

また、
「API Reference」をみると、
上記の3つ以外にも、

・base.ConvergenceMonitor
・base._BaseHMM

という2種類があるようで、「_BaseHMM」の説明には「隠れマルコフの基本モデル」とありました。

そこで思ったのですが、離散型の隠れマルコフモデルを使いたいと思った場合は、
最初の3つに含まれていた「multinomialHMM」か、それとも「_BaseHMM」か、どちらを使えば良いのでしょうか。

お手数ですがご教示ください。

Answer 1

HMMは触ったことがないのですが、アンダーバー付きの_BaseHMMは内部的な実装で使われている基底クラスで、ユーザが使うことは意図していないでしょう。

離散型HMMを使いたいのなら、そう書いてあるhmm.MultinomialHMMを使えば良いのでは。

Comments

[Terratale]

回答ありがとうございます。
なるほど、最初にアンダーバーがついているものは基本的にユーザが使うものではないんですね。