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).
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Das Hidden-Markov-Modell: Zufallsprozesse mit verborgenen Zust�nden und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen
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).
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Das Hidden-Markov-Modell: Zufallsprozesse mit verborgenen Zust�nden und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen
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eBook (1. Aufl. 2022)
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Product Details
| ISBN-13: | 9783662659687 |
|---|---|
| Publisher: | Springer Spektrum |
| Publication date: | 10/25/2022 |
| Series: | essentials |
| Sold by: | Barnes & Noble |
| Format: | eBook |
| File size: | 6 MB |
| Language: | German |
About the Author
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