Markov Models for Pattern Recognition

Idioma: inglés

Editorial: Springer Aug 2016, 2016

1447171330 / 9781447171331

Serie: Libro 38 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This thoroughly revised and expanded new edition now includes a more detailed treatment of the EM algorithm, a description of an efficient approximate Viterbi-training procedure, a theoretical derivation of the perplexity measure and coverage of multi-pass decoding based on n-best search. Supporting the discussion of the theoretical foundations of Markov modeling, special emphasis is also placed on practical algorithmic solutions. Features: introduces the formal framework for Markov models; covers the robust handling of probability quantities; presents methods for the configuration of hidden Markov models for specific application areas; describes important methods for efficient processing of Markov models, and the adaptation of the models to different tasks; examines algorithms for searching within the complex solution spaces that result from the joint application of Markov chain and hidden Markov models; reviews key applications of Markov models.Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, 69115 Heidelberg 292 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9781447171331

Título
Markov Models for Pattern Recognition
Autor
Gernot A. Fink
Editorial
Springer Aug 2016
Año de publicación
2016
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
1447171330
ISBN 13
9781447171331
Peso del artículo
446 gramos
Dimensiones
235x155x16 mm
Serie
Libro 38 de 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

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