Das Hidden-Markov-Modell

Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einfhrung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.Damit knnen Probleme bewltigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll.Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen hauptschlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.In diesem Bchlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt.Das Problem der Inferenz wird mit dem berhmten Viterbi-Algorithmus gelst, und das Problem der Parameterschtzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).