che-chandler.de
|
| Der Artikel wird am Ende des Bestellprozesses zum Download zur Verfügung gestellt. |
Das Hidden-Markov-Modell
Zufallsprozesse mit verborgenen Zuständen und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen
eBook
Sofort lieferbar | Lieferzeit: Sofort lieferbar I
ISBN-13:
9783662659687
Veröffentl:
2022
Einband:
eBook
Seiten:
70
Autor:
Karl-Heinz Zimmermann
Serie:
essentials
eBook Typ:
PDF
eBook Format:
Reflowable eBook
Kopierschutz:
Digital Watermark [Social-DRM]
Sprache:
Deutsch
Beschreibung:
Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einführung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.
Damit können Probleme bewältigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll.
Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen hauptsächlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.
In diesem Büchlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt.
Das Problem der Inferenz wird mit dem berühmten Viterbi-Algorithmus gelöst, und das Problem der Parameterschätzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einführung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.
Damit können Probleme bewältigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll.
Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen hauptsächlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.
In diesem Büchlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt.
Das Problem der Inferenz wird mit dem berühmten Viterbi-Algorithmus gelöst, und das Problem der Parameterschätzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Vollständig beobachtetes Hidden-Markov-Modell.- Hidden-Markov-Modell.- Historie.