Ми працюємо над відновленням додатку Unionpedia у Google Play Store
ВихідніВхідний
🌟Ми спростили наш дизайн для кращої навігації!
Instagram Facebook X LinkedIn

Прихована марковська модель

Індекс Прихована марковська модель

Прихо́вана ма́рковська моде́ль, ПММ (hidden Markov model, HMM) — це статистична марковська модель, у якій система, що моделюється, розглядається як марковський процес із неспостережуваними (прихованими) станами.

Зміст

  1. 62 відносини: Bulletin of the American Mathematical Society, C (мова програмування), C++, Cambridge University Press, Haskell, Java, MATLAB, OpenCV, Perl, Python, R (мова програмування), Science, Криптоаналіз, Категорійний розподіл, Коваріаційна матриця, Комп'ютерний вірус, Партитура, Породжувальна модель, Помилки першого і другого роду, Аліса і Боб, Алгоритм Вітербі, Апріорна ймовірність, Навчання без учителя, Нормальний розподіл, Незалежність (теорія ймовірностей), Розрізнювальна модель, Розпізнавання рукописного введення, Розпізнавання мовлення, Розподіл ймовірностей, Розподіл Діріхле, Статистична значущість, Статистична модель, Стохастична матриця, Синтез мовлення, Спільний розподіл, Середнє значення, Теорія оцінювання, Фільтр Калмана, Частини мови, Часовий ряд, Машинний переклад, Марков Андрій Андрійович, Марковська властивість, Марковська модель, Марковський процес, Метод максимальної правдоподібності, Згортання білків, Біоінформатика, Баєсове виведення, Багатовимірний нормальний розподіл, ... Розгорнути індекс (12 більше) »

  2. Біоінформатика
  3. Марковські моделі

Bulletin of the American Mathematical Society

Бюлетень Американського математичного товариства (Bulletin of the American Mathematical Society, абревіатура: Bull, Amer. Math. Soc.) — науковий журнал про математику, видається Американським математичним товариством.

Переглянути Прихована марковська модель і Bulletin of the American Mathematical Society

C (мова програмування)

C (Сі) — універсальна, процедурна, імперативна мова програмування загального призначення, розроблена у 1972 році Денісом Рітчі у Bell Telephone Laboratories з метою написання нею операційної системи UNIX.

Переглянути Прихована марковська модель і C (мова програмування)

C++

C++ (Сі-плюс-плюс) — мова програмування високого рівня з підтримкою кількох парадигм програмування: об'єктно-орієнтованої, узагальненої та процедурної.

Переглянути Прихована марковська модель і C++

Cambridge University Press

Видавництво Кембриджського університету, Кембридж, Англія Видавництво Кембриджського університету (Cambridge University Press, скор.: CUP) — видавництво, що входить до складу Кембриджського університету в Англії.

Переглянути Прихована марковська модель і Cambridge University Press

Haskell

Haskell (Гаскель, Гаскелл) — стандартизована, винятково функційна мова програмування з нестрогою семантикою.

Переглянути Прихована марковська модель і Haskell

Java

Java (вимовляється Джава) — об'єктно-орієнтована мова програмування, випущена 1995 року компанією «Sun Microsystems» як основний компонент платформи Java.

Переглянути Прихована марковська модель і Java

MATLAB

MATLAB — пакет прикладних програм для числового аналізу, а також мова програмування, що використовується в даному пакеті.

Переглянути Прихована марковська модель і MATLAB

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library., бібліотека комп'ютерного зору з відкритим кодом) — бібліотека функцій та алгоритмів комп'ютерного зору, обробки зображень і чисельних алгоритмів загального призначення з відкритим кодом.

Переглянути Прихована марковська модель і OpenCV

Perl

Perl (неофіційна розшифровка Practical Extraction and Reporting Language — практична мова витягів та звітів) — високорівнева, інтерпретована, динамічна мова програмування загального призначення.

Переглянути Прихована марковська модель і Perl

Python

Python (найчастіше вживане прочитання — «Па́йтон», запозичено назву з британського шоу Монті Пайтон) — інтерпретована об'єктно-орієнтована мова програмування високого рівня з строгою динамічною типізацією.

Переглянути Прихована марковська модель і Python

R (мова програмування)

R — мова програмування і програмне середовище для статистичних обчислень, аналізу та зображення даних в графічному вигляді.

Переглянути Прихована марковська модель і R (мова програмування)

Science

Science (від англ. наука) — науковий журнал, який вважається одним з найпрестижніших для публікації результатів досліджень з усіх галузей науки.

Переглянути Прихована марковська модель і Science

Криптоаналіз

Криптоаналіз — розділ криптології, що займається математичними методами порушення конфіденційності і цілісності інформації без знання ключа.

Переглянути Прихована марковська модель і Криптоаналіз

Категорійний розподіл

В теорії ймовірностей та статистиці категорі́йний розпо́діл (categorical distribution, що також називають «узагальненим розподілом Бернуллі», multinoulli distribution або, менш точно, «дискретним розподілом») — це розподіл імовірності, що описує можливі результати випадкової події, яка може мати один із K можливих наслідків, із окремим зазначенням ймовірності кожного з наслідків.

Переглянути Прихована марковська модель і Категорійний розподіл

Коваріаційна матриця

Двовимірна ґаусова функція густини ймовірності з центром в (0, 0) та коваріаційною матрицею 1.00, 0.50; 0.50, 1.00. власних значень. Коваріаційна матриця (або коваріаційна таблиця) в теорії ймовірностей — це квадратна матриця, яка складена з попарних коваріацій і дисперсій двох або більше випадкових величин.

Переглянути Прихована марковська модель і Коваріаційна матриця

Комп'ютерний вірус

Комп'ютерний вірус (computer virus) — комп'ютерна програма, яка має здатність до прихованого самопоширення.

Переглянути Прихована марковська модель і Комп'ютерний вірус

Партитура

'''Людвіг ван Бетховен, Симфонія №9, ре мінор, op. 125 - фрагмент автографу партитури, 4-а частина''' Партиту́ра (partitura — розподіл) — система роздільного запису на кількох нотоносцях, розташованих колонкою і поділених спільними тактовими рисками, всіх голосів багатоголосного твору для виконання ансамблем, оркестром або хором.

Переглянути Прихована марковська модель і Партитура

Породжувальна модель

В теорії ймовірностей та статистиці поро́джувальна моде́ль (generative model) — це модель для породження випадковим чином значень спостережуваних даних, зазвичай для певних заданих прихованих параметрів.

Переглянути Прихована марковська модель і Породжувальна модель

Помилки першого і другого роду

Помилки першого роду (type I errors α errors, false positives) та помилки другого роду (type II errors β errors, false negatives) — поняття математичної статистики та її прикладних застосувань, які виникають під час перевірки статистичних гіпотез.

Переглянути Прихована марковська модель і Помилки першого і другого роду

Аліса і Боб

Аліса і Боб — імена, що зазвичай використовуються як імена заповнювачі (placeholder names), для архeтипічних символів у таких областях, як криптографія, комп'ютерна безпека і фізика.

Переглянути Прихована марковська модель і Аліса і Боб

Алгоритм Вітербі

Алгоритм Вітербі — алгоритм пошуку найбільш відповідного списку станів (званого шляхом Вітербі), який в контексті ланцюгів Маркова отримує найбільш ймовірну послідовність подій, що відбулися.

Переглянути Прихована марковська модель і Алгоритм Вітербі

Апріорна ймовірність

У баєсовому статистичному висновуванні апріо́рний розпо́діл ймові́рності (prior probability distribution), що часто називають просто апріо́рне (prior), деякої невизначеної кількості — це розподіл ймовірності p, що виражатиме чиєсь переконання про цю кількість перед врахуванням якогось свідчення.

Переглянути Прихована марковська модель і Апріорна ймовірність

Навчання без учителя

Навчання без вчителя (Unsupervised learning, самоосвіта, спонтанне навчання) — один зі способів машинного навчання, при вирішенні яких випробовувана система спонтанно навчається виконувати поставлене завдання, без втручання з боку експериментатора.

Переглянути Прихована марковська модель і Навчання без учителя

Нормальний розподіл

Нормальний розподіл (розподіл Ґауса) — розподіл ймовірностей випадкової величини, що характеризується густиною ймовірності f(x;\mu,\sigma).

Переглянути Прихована марковська модель і Нормальний розподіл

Незалежність (теорія ймовірностей)

У теорії ймовірностей дві випадкові події називаються незалежними, якщо настання однієї з них не змінює вірогідність настання іншої.

Переглянути Прихована марковська модель і Незалежність (теорія ймовірностей)

Розрізнювальна модель

Розрі́знювальні моде́лі (discriminative models), що також називають умо́вними моде́лями (conditional models), є класом моделей, які застосовуються в машинному навчанні для моделювання залежності неспостережуваної змінної y від спостережуваної змінної x.

Переглянути Прихована марковська модель і Розрізнювальна модель

Розпізнавання рукописного введення

Розпізнава́ння рукопи́сного вве́дення — здатність комп'ютера отримувати та інтерпретувати інтелектуальний рукописний ввід з джерел, таких як паперові документи, фотографії, сенсорні екрани та інші пристрої.

Переглянути Прихована марковська модель і Розпізнавання рукописного введення

Розпізнавання мовлення

Розпізнава́ння мо́влення (speech recognition) або мо́влення-у-те́кст (speech to text (STT))— процес перетворення мовленнєвого сигналу в текстовий потік.

Переглянути Прихована марковська модель і Розпізнавання мовлення

Розподіл ймовірностей

гральних кісток В математиці та статистиці розпо́діл ймові́рностей (який має математично описуватися функцією розподілу ймовірностей), ставить у відповідність кожному інтервалу ймовірність таким чином, що аксіоми ймовірностей виконуються.

Переглянути Прихована марковська модель і Розподіл ймовірностей

Розподіл Діріхле

У теорії імовірностей і математичній статистиці розподіл Діріхле (за іменем Иоганна Петера Густава Лежен-Діріхле), позначають часто Dir(\alpha), - це сімейство безупинних багатомірних вірогідних розподілів параметризованных вектором \alpha не від’ємних дійсних чисел.

Переглянути Прихована марковська модель і Розподіл Діріхле

Статистична значущість

Статистична значущість, p-рівень або p-значення результату в статистиці являє собою оцінку міри впевненості в його «істинності» (у розумінні «репрезентативності вибірки»).

Переглянути Прихована марковська модель і Статистична значущість

Статистична модель

Статисти́чна моде́ль — абстрактна схема відношень між величинами, що характеризують властивості реального процесу, розробка якої здійснюється неформальним шляхом.

Переглянути Прихована марковська модель і Статистична модель

Стохастична матриця

Стохасти́чна ма́триця — матриця, усі елементи якої є невід'ємними і сума елементів рядків чи стовпців рівна одиниці.

Переглянути Прихована марковська модель і Стохастична матриця

Синтез мовлення

Си́нтез мо́влення (СМ) — перетворення друкарського тексту у мовний сигнал (в широкому сенсі — відновлення форми мовного сигналу за його параметрами. Комп'ютерна система, що здійснює синтез мови, називається синтезатором мови, (СМ) та може бути побудованою на базі програмного чи апаратного рішення.

Переглянути Прихована марковська модель і Синтез мовлення

Спільний розподіл

У дослідженнях імовірності для заданих щонайменше двох випадкових змінних X, Y,..., що визначені на ймовірнісному просторі, спі́льний розпо́діл імові́рності для X, Y,...

Переглянути Прихована марковська модель і Спільний розподіл

Середнє значення

В математиці сере́днє зна́чення (mean) має різні визначення в залежності від контексту.

Переглянути Прихована марковська модель і Середнє значення

Теорія оцінювання

Теорія оцінювання — це галузь статистики, яка вивчає способи оцінювання значень параметрів на основі емпіричних/виміряних даних, що мають випадкову складову.

Переглянути Прихована марковська модель і Теорія оцінювання

Фільтр Калмана

Фільтр Калмана відстежує оцінюваний стан системи та дисперсію або невизначеність оцінки. Оцінка оновлюється з використанням моделі переходу, та вимірювань. \hatx_k\mid k-1 позначає оцінку стану системи у момент часу ''k'' до того, як ''k''-те вимірювання ''y''''k'' було взято до уваги; P_k\mid k-1 є відповідною невизначеністю.

Переглянути Прихована марковська модель і Фільтр Калмана

Частини мови

Части́ни мо́ви — великі за обсягом класи слів, об'єднаних спільністю загального граматичного значення і його формальних показників.

Переглянути Прихована марковська модель і Частини мови

Часовий ряд

Часовий ряд: випадкові точки даних плюс тенденція, з найкраще пристосованою лінією та різними застосованими фільтрами Часовий ряд (time series) — це ряд, проіндексованих (або перелічених, або відкладених на графіку) в хронологічному порядку.

Переглянути Прихована марковська модель і Часовий ряд

Машинний переклад

Машинний переклад (МП) — технології автоматизованого перекладу текстів (письмових та усних) з однієї природної мови на іншу за допомогою комп'ютера; напрямок наукових досліджень, пов'язаний з побудовою систем автоматизованого перекладу.

Переглянути Прихована марковська модель і Машинний переклад

Марков Андрій Андрійович

Андрі́й Андрі́йович Ма́рков (*14 червня 1856, Рязань — †20 липня 1922, Петроград) — російський математик, представник петербурзької математичної школи.

Переглянути Прихована марковська модель і Марков Андрій Андрійович

Марковська властивість

броунівського руху для часу 0 ≤ t ≤ 2. Броунівський рух має марковську властивість, оскільки зміщення частинки не залежить від її попередніх зміщень. У теорії ймовірностей та статистиці термін ма́рковська власти́вість (Markov property) відноситься до властивості в стохастичного процесу.

Переглянути Прихована марковська модель і Марковська властивість

Марковська модель

У теорії ймовірностей, моделі Маркова це стохастичні моделі, які використовуються для моделювання систем, що випадково змінюються, де передбачається, що майбутні стани залежать тільки від поточного стану, а не від послідовності подій, які передували цьому (тобто, вона передбачає властивість Маркова).

Переглянути Прихована марковська модель і Марковська модель

Марковський процес

Ма́рковський проце́с — це випадковий процес, конкретні значення якого для будь-якого заданого часового параметру t+1 залежать від значення у момент часу t, але не залежать від його значень у моменти часу t-1, t-2 і т.

Переглянути Прихована марковська модель і Марковський процес

Метод максимальної правдоподібності

Метод максимальної правдоподібності (також метод найбільшої правдоподібності) у математичній статистиці — це метод оцінювання невідомого параметра шляхом максимізації функції правдоподібності.

Переглянути Прихована марковська модель і Метод максимальної правдоподібності

Згортання білків

Білок до та після згортання. Згортання білків (інколи фолдинг, від Protein folding) — фізичний процес, у якому поліпептидна молекула згортається в характерну для даного білка тривимірну структуру.

Переглянути Прихована марковська модель і Згортання білків

Біоінформатика

геному людини — одне з найбільших досягнень біоінформатики. Біоінформа́тика — галузь обчислювальної біології, що застосовує машинні алгоритми і статистичні методи для аналізу великих наборів біологічних даних, які, як правило, складаються з великого числа нуклеотидних (ДНК і РНК) та пептидних (білки) послідовностей і даних структури білків.

Переглянути Прихована марковська модель і Біоінформатика

Баєсове виведення

Ба́єсове висно́вування (Bayesian inference) — це метод статистичного висновування, у якому для уточнення ймовірності гіпотези при отриманні додаткових свідчень або інформації використовується правило Баєса.

Переглянути Прихована марковська модель і Баєсове виведення

Багатовимірний нормальний розподіл

Багатовимірний нормальний розподіл (чи багатовимірний гаусів розподіл) у теорії ймовірностей — це узагальнення одновимірного нормального розподілу для випадку із багатьма вимірами.

Переглянути Прихована марковська модель і Багатовимірний нормальний розподіл

Вирівнювання послідовностей

Вирівнювання послідовностей в біоінформатиці — метод порівняння нуклеотидних (ДНК, РНК) або пептидних (білки) послідовностей шляхом знаходження схожих ділянок, що може бути наслідком функціональних, структурних або еволюційних зв'язків між послідовностями.

Переглянути Прихована марковська модель і Вирівнювання послідовностей

Дискретний рівномірний розподіл

В теорії ймовірностей і статистиці випадкова величина має дискретний рівномірний розподіл, якщо вона приймає скінченне число значень з однаковими ймовірностями.

Переглянути Прихована марковська модель і Дискретний рівномірний розподіл

Динамічна баєсова мережа

Динамі́чна ба́єсова мере́жа (ДБМ, Dynamic Bayesian Network, DBN) — це баєсова мережа, що співвідносить змінні між собою через суміжні проміжки часу.

Переглянути Прихована марковська модель і Динамічна баєсова мережа

Динамічне програмування

Динамічне програмування — розділ математики, який присвячено теорії і методам розв'язання багатокрокових задач оптимального управління.

Переглянути Прихована марковська модель і Динамічне програмування

Детектування одиничних молекул

Детектува́ння одини́чних моле́кул (детектирование единичных молекул, single molecule detection) — спостереження за динамікою одиничної (окремої) молекули.

Переглянути Прихована марковська модель і Детектування одиничних молекул

Дезоксирибонуклеїнова кислота

Структура частини подвійної спіралі ДНК Дезоксирибонуклеї́нова кислота́ (ДНК) — один із двох типів природних нуклеїнових кислот, що забезпечує зберігання, передачу з покоління в покоління і реалізацію генетичної програми розвитку й функціонування живих організмів.

Переглянути Прихована марковська модель і Дезоксирибонуклеїнова кислота

Інститут інженерів з електротехніки та електроніки

Логотип IEEE Інститут інженерів з електротехніки та електроніки (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE) — міжнародна організація інженерів у галузі електротехніки, радіоелектроніки та радіоелектронної промисловості.

Переглянути Прихована марковська модель і Інститут інженерів з електротехніки та електроніки

ЕМ-алгоритм

EM-алгоритм (Expectation-maximization (EM) algorithm) — алгоритм, що використовується в математичній статистиці для знаходження оцінок максимальної схожості параметрів ймовірних моделей, у випадку, коли модель залежить від деяких прихованих змінних.

Переглянути Прихована марковська модель і ЕМ-алгоритм

Лінійна динамічна система

Лінійна динамічна система — це динамічна система еволюція в часі якої описується лінійним диференціальним рівнянням.

Переглянути Прихована марковська модель і Лінійна динамічна система

Латентна змінна

У статистиці лате́нтні змі́нні (дієприкметник теперішнього часу від lateo («ховатися»), на противагу до) — це змінні, які не спостерігаються безпосередньо, а швидше виводяться (з допомогою математичної моделі) з інших змінних, які спостерігаються (вимірюються безпосередньо).

Переглянути Прихована марковська модель і Латентна змінна

Ланцюги Маркова

Матриця ймовірностей переходу і граф переходів однорідного ланцюга Маркова з п'ятьма станами Ланцюг Маркова в математиці це випадковий процес, що задовольняє властивість Маркова і який приймає скінченну чи зліченну кількість значень (станів).

Переглянути Прихована марковська модель і Ланцюги Маркова

Логістична регресія

Логістична регресія (logistic regression) або лоґіт-регресія (logit model) — статистичний регресійний метод, що застосовують у випадку, коли залежна змінна є категорійною, тобто може набувати тільки двох значень (чи, загальніше, скінченної множини значень).

Переглянути Прихована марковська модель і Логістична регресія

Див. також

Біоінформатика

Марковські моделі

Також відомий як Пуассонівська прихована марковська модель.

, Вирівнювання послідовностей, Дискретний рівномірний розподіл, Динамічна баєсова мережа, Динамічне програмування, Детектування одиничних молекул, Дезоксирибонуклеїнова кислота, Інститут інженерів з електротехніки та електроніки, ЕМ-алгоритм, Лінійна динамічна система, Латентна змінна, Ланцюги Маркова, Логістична регресія.