Скрытая модель Маркова

От / / Оставьте комментарий

Скрытая марковская модель Основы скрытых марковских моделей Скрытые марковские модели (HMM) используются для моделирования последовательностей данных, которые не могут быть […]

Bioinformatics, Hidden Markov models, Markov models, Биоинформатика, Марковские модели, Скрытые марковские модели

Скрытая марковская модель

  • Основы скрытых марковских моделей

    • Скрытые марковские модели (HMM) используются для моделирования последовательностей данных, которые не могут быть непосредственно наблюдаемы. 
    • HMM состоят из скрытых состояний, которые последовательно меняются, и наблюдаемых данных, которые зависят от этих состояний. 

  • Применение HMM

    • HMM применяются в различных областях, включая биоинформатику, распознавание речи и анализ временных рядов. 
    • Они используются для моделирования последовательностей, таких как последовательности ДНК и речи. 

  • Алгоритмы для HMM

    • Прямой алгоритм используется для вычисления вероятностей состояний на основе наблюдаемых данных. 
    • Алгоритм «вперед-назад» применяется для вычисления сглаженных значений вероятностей состояний. 
    • Алгоритм Витерби используется для нахождения наиболее вероятной последовательности состояний. 

  • Обучение и статистическая значимость

    • Обучение HMM заключается в нахождении оптимальных параметров на основе наблюдаемых последовательностей. 
    • Статистическая значимость оценивает вероятность соответствия наблюдаемой последовательности HMM. 

  • Расширения HMM

    • Общие пространства состояний позволяют использовать непрерывные скрытые переменные. 
    • Байесовское моделирование позволяет использовать различные априорные распределения вероятностей переходов. 
    • Дискриминационный подход моделирует условное распределение скрытых состояний, а не совместное распределение. 
    • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала. 

Полный текст статьи:

Скрытая модель Маркова — Википедия

Похожие статьи:

  1. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  2. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  4. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  5. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  6. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  7. Таблица переходов состояний Таблица переходов между состояниями Определение таблицы переходов состояний Таблица переходов состояний описывает, в какое состояние перейдет...
  8. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  9. Государственное пространство (информатика) Пространство состояний (информатика) Определение пространства состояний Пространство состояний — это дискретное пространство, описывающее конфигурации системы.  Используется...
  10. Статистическая значимость Статистическая значимость Определение статистической значимости Статистическая значимость — это вероятность того, что нулевая гипотеза верна.  Нулевая...
  11. Гамма-распределение Гамма-распределение Определение и свойства гамма-распределения Гамма-распределение — это распределение вероятностей, которое описывает экспоненциально возрастающую функцию с...
  12. Статистическая сумма (математика) Статистическая обработка (математика) Определение и свойства статистической функции Статистическая функция — это функция, которая описывает распределение...
  13. Древовидная диаграмма (теория вероятностей) Древовидная диаграмма (теория вероятностей) Основы теории вероятностей Аксиомы: включают систему, индетерминизм, случайность и другие.  Пространство для...
  14. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх