Das Hidden-Markov-Modell
Zimmermann, Karl-Heinz
Produktnummer:
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| Autor: | Zimmermann, Karl-Heinz |
|---|---|
| Themengebiete: | Baum-Welch-Algorithmus Erwartungsmaximierungsalgorithmus HMM Hidden Markov Modell Inferenz von Zustandsfolgen für beobachtete Ausgabefolgen Markow-Ketten Parameterschätzung in Modellen mit beobachteten Zuständen Verdecktes Markovmodell Viterbi-Algorithmus Zeitdiskrete Markov-Prozesse |
| Veröffentlichungsdatum: | 26.10.2022 |
| EAN: | 9783662659670 |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 70 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer Berlin |
| Untertitel: | Zufallsprozesse mit verborgenen Zuständen und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen |
Produktinformationen "Das Hidden-Markov-Modell"
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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