Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einf hrung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.Damit k nnen Probleme bew ltigt werden, bei denen aus einer Folge von Beobachtungen auf die wahrscheinlichste zustandsspezifische Beschreibung geschlossen werden soll.Die Anwendungen des Hidden-Markov-Modells liegen haupts chlich in den Bereichen Bioinformatik, Computerlinguistik, maschinelles Lernen und Signalverarbeitung.In diesem B chlein werden die beiden zentralen Problemstellungen in HMMs behandelt.Das Problem der Inferenz wird mit dem ber hmten Viterbi-Algorithmus gel st, und das Problem der Parametersch tzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).
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