Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einfuhrung in ein
bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.Damit
koennen 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 geloest, und das Problem der
Parameterschatzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen
(Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).
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