Das Hidden-Markov-Modell: Zufallsprozesse Mit Verborgenen Zustnden Und Ihre Wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen

Contenuto del libro:

Al centro di questo saggio c'è un'introduzione a un noto modello statistico, il Modello di Markov Nascosto.

Esso può essere utilizzato per risolvere problemi in cui la descrizione dello stato più probabile deve essere dedotta da una sequenza di osservazioni. Le applicazioni del modello di Markov nascosto sono principalmente nei campi della bioinformatica, della linguistica computazionale, dell'apprendimento automatico e dell'elaborazione dei segnali.

Questo opuscolo affronta i due problemi centrali degli HMM. Il problema dell'inferenza viene risolto con il famoso algoritmo di Viterbi, mentre il problema della stima dei parametri viene affrontato con due metodi ben noti (massimizzazione dell'aspettativa e Baum-Welch).