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Das Hidden-Markov-Modell
Zufallsprozesse mit verborgenen Zustanden und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen
Alemão
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Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einfuhrung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.Damit konnen Probleme bewaltigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll.Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen hauptsachlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.In diesem Buchlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt.Das Problem der Inferenz wird mit dem beruhmten Viterbi-Algorithmus gelost, und das Problem der Parameterschatzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).
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