Risposte:
Lo scikit-learn ha un'implementazione HMM . Fino a poco tempo fa era considerato non mantenuto e il suo utilizzo era scoraggiato. Tuttavia è migliorato nella versione di sviluppo. Non posso garantire la sua qualità, tuttavia, poiché non so nulla degli HMM.
Disclaimer: sono uno sviluppatore di scikit-learn.
Modifica : abbiamo spostato gli HMM all'esterno di scikit-learn, su https://github.com/hmmlearn/hmmlearn
_BaseHMMdocumentazione per i dettagli di implementazione.
Hai visto NLTK?
Ha alcune classi adatte a questo genere di cose, ma in qualche modo dipendenti dall'applicazione.
http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#nltk.tag.hmm.HiddenMarkovModelTrainer
Se stai cercando qualcosa di più "orientato all'istruzione", qualche tempo fa ho scritto addestratore di giocattoli:
Puoi trovare le implementazioni di Python su:
A proposito: vedi esempio di implementazione di Baum-Welch su Stack Overflow : la risposta risulta essere in Python.
Alcune implementazioni di algoritmi di base (incluso Baum-welch in Python) sono disponibili qui: http://ai.cs.umbc.edu/icgi2012/challenge/Pautomac/baseline.php
La libreria del modello General Hidden Markov ha collegamenti in pitone e utilizza l'algoritmo Baum-Welch.
Segue un'implementazione Pyhton dell'algoritmo Baum-Welch: