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Modelos de Markov Ocultos

Modelos Markov para generación de datos

son ejemplos de procesos estocásticos, procesos que generan secuencias aleatorias de resultados o estados de acuerdo con ciertas probabilidades.Procesos de Markov Los procesos de Markov se distinguen por no tener memoria: su siguiente estado depende sólo de su estado actual, no de la historia que los llevó allí. Los modelos de procesos de Markov se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde los precios diarios de las acciones hasta las posiciones de los genes en un cromosoma. tratar de recuperar la secuencia de estados que generaron un conjunto determinado de datos observados.Modelos de Markov Ocultos (HMM)

Funciones

hmmdecodeHidden Markov model posterior state probabilities
hmmestimateHidden Markov model parameter estimates from emissions and states
hmmgenerateHidden Markov model states and emissions
hmmtrainHidden Markov model parameter estimates from emissions
hmmviterbiHidden Markov model most probable state path

Temas

Modelos de Markov Ocultos (HMM)

Estimar modelos Markov a partir de datos.

Markov Chains

Markov chains are mathematical descriptions of Markov models with a discrete set of states.