Не могу понять разницу между этими параметрами в GaussianHMM()

Question

Может кто-нибудь объяснить мне разницу между параметрами transmat_ а также transmat_prior когда я устанавливаю модель (например, GaussianHMM() в 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'
                                )

То же самое объяснение также верно для параметров startprob_prior а также startbrob_?

Answer 1

В моем понимании transmat_prior это начальное значение матрицы перехода, которое вы можете указать (оно будет использоваться для инициализации алгоритма итеративной оценки параметров). Это параметр класса.

transmat_ является атрибутом объекта класса GaussianHMM, он дает значения матрицы перехода после тренировки. Это не то, что вы вводите сами, а результат процесса оценки.