Inference in Hidden Markov Models - 9780387402642

Varjatud Markovi mudelid on muutunud laialdaselt kasutatavaks statistiliste mudelite klassiks, millel on rakendused erinevates valdkondades, nagu sidetehnika, bioinformaatika, rahandus ja palju muud. See raamat on põhjalik käsitlus varjatud Markovi mudelite järeldustest, sealhulgas nii algoritmidest kui ka statistilisest teooriast. Teemad ulatuvad varjatud Markovi ahela filtreerimisest ja silumisest kuni parameetrite hindamise, Bayesi meetodite ja olekute arvu hindamiseni. Raamat hõlmab ühtselt nii lõplike olekuruumidega mudeleid, mis võimaldavad täpseid algoritme filtreerimiseks, hindamiseks jne, kui ka pidevate olekuruumidega mudeleid (nimetatakse ka olekuruumi mudeliteks), mis nõuavad ligikaudseid simulatsioonipõhiseid algoritme, mida on kirjeldatud ka artiklis. detail. Varjatud Markovi mudelite simuleerimist käsitletakse viies erinevas peatükis, mis hõlmavad nii Markovi keti Monte Carlo kui ka Monte Carlo järjestikuseid lähenemisviise. Algoritme ja teooriat illustreerivad paljud näited. Raamat käsitleb hoolikalt ka Gaussi lineaarseid olekuruumi mudeleid ja nende laiendusi ning sisaldab peatükki üldisest Markovi ahela teooriast ja Markovi varjatud mudelite tõenäosuslikest aspektidest. See köide sobib kõigile, kes on huvitatud stohhastilistest protsessidest järelduste tegemisest, ning see on kasulik teadlastele ja praktikutele sellistes valdkondades nagu statistika, signaalitöötlus, sidetehnika, juhtimisteooria, ökonomeetria, rahandus ja palju muud. Raamatu algoritmilised osad ei eelda kõrgtasemelist matemaatilist tausta, samas kui teoreetilisemad osad eeldavad tõenäosusteooria tundmist mõõte-teoreetilisel tasemel.