Das Hidden-Markov-Modell - Karl-Heinz Zimmermann

Blick ins Buch

Das Hidden-Markov-Modell (eBook)

Zufallsprozesse mit verborgenen Zuständen und ihre wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen

Karl-Heinz Zimmermann (Autor)

eBook Download: PDF

2022 | 1. Aufl. 2022
VII, 70 Seiten
Springer Berlin Heidelberg (Verlag)
978-3-662-65968-7 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Ebook-Leseprobe (PDF)

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).

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.

Erscheint lt. Verlag	25.10.2022
Reihe/Serie	essentials
Reihe/Serie	essentials
Zusatzinfo	VII, 70 S. 16 Abb.
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Schlagworte	Baum-Welch-Algorithmus • Erwartungsmaximierungsalgorithmus • Hidden Markov Modell • HMM • Inferenz von Zustandsfolgen für beobachtete Ausgabefolgen • Markow-Ketten • Parameterschätzung in Modellen mit beobachteten Zuständen • Statistisches Markov-Modell • Verdecktes Markovmodell • Viterbi-Algorithmus • Zeitdiskrete Markov-Prozesse
ISBN-10	3-662-65968-9 / 3662659689
ISBN-13	978-3-662-65968-7 / 9783662659687

Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR)
Haben Sie eine Frage zum Produkt?

PDF (Wasserzeichen)
Größe: 1,0 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Print-Ausgabe

Buch | Softcover

14,99 €