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医学应用中基于多元贝塔的层次Dirichlet过程隐马尔可夫模型。 (英语) Zbl 07616605号

Bouguila,Nizar(编辑)等人,《隐马尔可夫模型和应用》。查姆:斯普林格。无监督。半监督。学习。,235-261 (2022).
摘要:考虑到我们日常生活中各个领域对序列数据分析的需求越来越大,在连续数据流中发现隐藏的模式是一个有趣的研究课题。隐马尔可夫模型(HMM)是用于建模新数据连续流动的最强大的统计模型之一。在本章中,我们将重点讨论HMM的层次Dirichlet过程(HDP-HMM),它具有非参数结构,是标准参数HMM的高级和优雅的扩展。在HDP-HMM过程中,我们定义了无限状态空间上的转移矩阵。在HMM中定义适当的状态数是对推断模型有很大影响的基本参数之一。此外,我们还构建了基于多元Beta分布的非参数模型。我们应用了变分学习方法,该方法为推理提供了一种有前途的策略,并已成功应用于各个领域。
关于整个系列,请参见[Zbl 1490.62009年].

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2005年6月2日 马尔可夫过程:估计;隐马尔可夫模型
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全文: 内政部

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