În centrul acestui curs esențial se află o introducere la un model statistic bine cunoscut, modelul Markov ascuns.
Acesta poate fi utilizat pentru a rezolva probleme în care descrierea cea mai probabilă specifică stării trebuie dedusă dintr-o secvență de observații. Aplicațiile modelului Markov ascuns sunt în principal în domeniile bioinformaticii, lingvisticii computaționale, învățării automate și prelucrării semnalelor.
Această broșură tratează cele două probleme centrale ale HMM-urilor. Problema inferenței este rezolvată cu celebrul algoritm Viterbi, iar problema estimării parametrilor este abordată cu două metode bine cunoscute (maximizarea așteptărilor și Baum-Welch).
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)