質問: 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。
回答: 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。