本文整理汇总了Python中hmm.HMM.inference方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python HMM.inference方法的具体用法？Python HMM.inference怎么用？Python HMM.inference使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类hmm.HMM的用法示例。
在下文中一共展示了HMM.inference方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: main
# 需要导入模块: from hmm import HMM [as 别名]
# 或者: from hmm.HMM import inference [as 别名]
def main():
parser = OptionParser()
parser.add_option("-d", dest="training", help="training data directory")
parser.add_option("-k", dest="K", type="int", help="number of latent states", default=6)
parser.add_option("-a", dest="a", type="float", help="Dirichlet parameter", default=1.0)
parser.add_option("-i", dest="I", type="int", help="iteration count", default=10)
parser.add_option("-m", dest="model", help="model data filename to save")
(options, args) = parser.parse_args()
if not options.training: parser.error("need training data directory(-d)")
features = load_data(options.training)
hmm = HMM()
hmm.set_corpus(features)
hmm.init_inference(options.K, options.a)
pre_L = -1e10
for i in range(options.I):
log_likelihood = hmm.inference()
print i, ":", log_likelihood
if pre_L > log_likelihood: break
pre_L = log_likelihood
if options.model:
hmm.save(options.model)
else:
hmm.dump()