我目前使用HMM预测太阳辐射。
传统的HMM模型只能考虑一个观测序列数据。
然而，当我使用吉布斯采样来估计隐藏状态减少4并且误差很高时。
现在，我正在考虑如何在模型中输入多个数据，例如使用温度和消耗数据作为观察结果。
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。
有人可以给我一些答案或给我一些教程。
提前致谢：）
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朴素的贝叶斯分类器是一种监督的机器学习模型，用于对给定的一组训练和测试数据执行分类任务，并假设所有功能对于分配的类别标签都是独立的。相反，动态朴素贝叶斯分类器是HMM模型的通用版本，可以对多元观察序列进行建模。有关更多详细信息，请参阅以下文章，您只需要更改HMM模式的某些部分即可获得自己的DNBC分类器。
谢谢