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Das Hidden-Markov-Modell: Zufallsprozesse mit verborgenen Zuständen und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen de Karl-Heinz Zimmermann

Das Hidden-Markov-Modell: Zufallsprozesse mit verborgenen Zuständen und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen: essentials

Autor Karl-Heinz Zimmermann
de Limba Germană Paperback – 26 oct 2022
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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Specificații

ISBN-13: 9783662659670
ISBN-10: 3662659670
Ilustrații: VII, 70 S. 16 Abb.
Dimensiuni: 148 x 210 mm
Greutate: 0.1 kg
Ediția:1. Aufl. 2022
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer Spektrum
Seria essentials

Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Cuprins

Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Vollständig beobachtetes Hidden-Markov-Modell.- Hidden-Markov-Modell.- Historie.

Notă biografică

Dr. Karl-Heinz Zimmermann studierte Informatik und Mathematik an der Universität Erlangen-Nürnberg. Er promovierte dort in Theoretischer Informatik und habilitierte in Mathematik an der Universität Bayreuth. Er war Fulbright-Stipendiat an der Princeton Universität und Heisenberg-Stipendiat an der Universität Karlsruhe (TH). Er ist seit mehr als 25 Jahren Professor für Informatik an der Technischen Universität Hamburg und Autor von mehreren Forschungsmonographien sowie von über 120 wissenschaftlichen Forschungspublikationen.

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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).
Der Inhalt
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Hidden-Markov-Modell
  • Inferenz: Viterbi-Algorithmus
  • Parameterschätzung: Algorithmen EM und BW
Die Zielgruppen
  • Studierende der Informatik und Mathematik
  • Lehrkräfte im Bereich Informatik und Mathematik
Der Autor
Dr. Karl-Heinz Zimmermann studierte Informatik und Mathematik an der Universität Erlangen-Nürnberg. Er promovierte dort in Theoretischer Informatik und habilitierte in Mathematik an der Universität Bayreuth. Er war Fulbright-Stipendiat an der Princeton Universität und Heisenberg-Stipendiat an der Universität Karlsruhe (TH). Er ist seit mehr als 25 Jahren Professor für Informatik an der Technischen Universität Hamburg und Autor von mehreren Forschungsmonographien sowie von über 120 wissenschaftlichen Forschungspublikationen.

Caracteristici

Stellt das Hidden-Markov-Modell kompakt und übersichtlich dar