Réponses:
Le scikit-learn a une implémentation HMM . Il était jusqu'à récemment considéré comme non entretenu et son utilisation était découragée. Cependant, il s'est amélioré dans la version de développement. Je ne peux cependant pas garantir sa qualité, car je ne connais rien aux HMM.
Avertissement: je suis un développeur scikit-learn.
Edit : nous avons déplacé les HMM en dehors de scikit-learn, vers https://github.com/hmmlearn/hmmlearn
_BaseHMM
documentation pour les détails d'implémentation.
Avez-vous vu NLTK?
Il a quelques classes qui conviennent à ce genre de choses, mais quelque peu dépendantes de l'application.
http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#nltk.tag.hmm.HiddenMarkovModelTrainer
Si vous cherchez quelque chose de plus «axé sur l'éducation», j'ai écrit il y a quelque temps un entraîneur jouet:
Vous pouvez trouver des implémentations Python sur:
BTW: Voir Exemple d'implémentation de Baum-Welch sur Stack Overflow - la réponse s'avère être en Python.
Certaines implémentations d'algorithmes de base (dont Baum-welch en python) sont disponibles ici: http://ai.cs.umbc.edu/icgi2012/challenge/Pautomac/baseline.php
La bibliothèque General Hidden Markov Model possède des liaisons python et utilise l'algorithme Baum-Welch.
Voici une implémentation Pyhton de l'algorithme Baum-Welch: