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Im Mittelpunkt dieses essentials steht eine Einfuhrung in ein bekanntes statistisches Modell, das Hidden-Markov-Modell.Damit konnen 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 gelost, und das Problem der Parameterschatzung wird mit zwei bekannten Methoden angegangen (Erwartungsmaximierung und Baum-Welch).
Neben zentralen Instrumenten der Berechenbarkeit, wie etwa der Goedelisierung von berechenbaren Funktionen und der Existenz universeller berechenbarer Funktionen, stehen unentscheidbare Probleme im Fokus, wie etwa das Halteproblem sowie das Wortproblem fur die Term-Ersetzung.
Providing an introduction to the field of protein informatics, this text emphasizes mathematical and computational methods to tackle the central problems of alignment, phylogenetic reconstruction, and prediction and sampling of protein structure. It is designed for researchers and practitioners, as well as graduate level students.
In this excellent text, the reader is given a comprehensive introduction to the field of DNA computing. The book emphasizes computational methods to tackle central problems of DNA computing, such as controlling living cells, building patterns, and generating nanomachines.
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