【发布时间】：2018-02-06 07:22:12
【问题描述】：
我目前使用 HMM 来预测太阳辐射。
传统的HMM模型只能考虑一个观测序列数据。
但是，当我使用 Gibbs 抽样来估计隐藏状态时，会减少 4 并且误差很高。
现在，我正在考虑如何将多个数据输入到模型中，例如使用温度和消耗数据作为观察值。
所以我搜索动态朴素贝叶斯分类器。但是，我不知道什么是动态朴素贝叶斯分类器以及如何实现它。
谁能给我一些答案或提供一些教程。
提前致谢:)
【问题讨论】：
-
你现在可以回答你自己的问题了吗？
标签： machine-learning bigdata artificial-intelligence naivebayes hmmlearn