给定 hmmlearn 上的隐马尔可夫模型，是否有一个函数可以计算观察序列 T 的概率？
Is there a function that computes the probability of a sequence T of observations given a hidden Markov model on hmmlearn?
我有一个使用 hmmlearn.fit 函数拟合的 GaussianHMM。我还有一堆观察序列，我想根据我的拟合模型计算每个序列发生的概率。我查看了 hmmlearn 的文档，但我找不到完全符合我要求的方法。在这种情况下，我是否只需要编写前向-后向算法的代码？如果我对前向后向编码，我还需要发射矩阵，hmmlearn 没有给出。
有人对此有什么建议吗？谢谢！
I also have a bunch of sequences of observations and I want to compute the probability of each sequence happening given my fitted model
- 您可能正在寻找的是
score 函数，用于评估序列的概率（即 model.score(X)）。请注意，这是对数概率，因为 hmmlearn 针对下溢错误进行了调整。
In case I code the forward-backward, I would also need the emission matrix, which is not given by hmmlearn.
- 虽然
GaussianHMM 没有排放矩阵，但您可以选择离散化排放并利用 MultinomialHMM，这允许您指定并稍后提取排放矩阵 model.emissionprob_.
我有一个使用 hmmlearn.fit 函数拟合的 GaussianHMM。我还有一堆观察序列，我想根据我的拟合模型计算每个序列发生的概率。我查看了 hmmlearn 的文档，但我找不到完全符合我要求的方法。在这种情况下，我是否只需要编写前向-后向算法的代码？如果我对前向后向编码，我还需要发射矩阵，hmmlearn 没有给出。
有人对此有什么建议吗？谢谢！
I also have a bunch of sequences of observations and I want to compute the probability of each sequence happening given my fitted model
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score函数，用于评估序列的概率（即model.score(X)）。请注意，这是对数概率，因为hmmlearn针对下溢错误进行了调整。
In case I code the forward-backward, I would also need the emission matrix, which is not given by hmmlearn.
- 虽然
GaussianHMM没有排放矩阵，但您可以选择离散化排放并利用MultinomialHMM，这允许您指定并稍后提取排放矩阵model.emissionprob_.