Ресурсы для изучения цепей Маркова и скрытых марковских моделей

57

Я ищу ресурсы (учебные пособия, учебники, веб-трансляции и т. Д.), Чтобы узнать о цепи Маркова и HMM. Я работаю биологом, и в настоящее время я участвую в проекте, связанном с биоинформатикой.

Кроме того, каковы необходимые математические знания, необходимые для достаточного понимания моделей Маркова и HMM?

Я искал с помощью Google, но до сих пор я не нашел хорошего вводного учебника. Я уверен, что кто-то здесь знает лучше.

поклон
источник
2
Вы, вероятно, должны сделать свой пост вики-сообществом, так как нет правильного ответа.
csgillespie
1
Я только что преобразовал это.

Ответы:

19

Вот несколько учебных пособий (доступны в формате PDF):

  1. Дугад и Десаи, учебник по скрытым марковским моделям
  2. Валерия Де Фонзо1, Филиппо Алуффи-Пентини2 и Валерио Паризи (2007). Скрытые марковские модели в биоинформатике . Современная биоинформатика , 2 , 49-61.
  3. Смит, К. Скрытые марковские модели в биоинформатике с применением для поиска генов в ДНК человека

Также взгляните на учебники по биокондуктору .

Я предполагаю, что вы хотите бесплатные ресурсы; в противном случае, Bioinformatics от Polanski и Kimmel (Springer, 2007) предоставляет хороший обзор (§2.8-2.9) и приложения (Часть II).

chl
источник
12

Есть также действительно хорошая книга Оливера Каппе и др. al: Вывод в скрытых марковских моделях . Тем не менее, это довольно теоретический и очень легкий на приложения.

Есть еще одна книга с примерами на R, но я терпеть не могу - « Скрытые марковские модели для временных рядов» .

Ps Сообщество по распознаванию речи также имеет массу литературы на эту тему.

М. Тиббитс
источник
8

Удивительно видеть, что ни в одном из ответов не упоминается учебное пособие Рабинера по НММ.

Хотя практическая реализация (последняя часть статьи) сфокусирована на распознавании речи, эта статья, вероятно, является наиболее часто цитируемой в литературе HMM благодаря ее ясной и хорошо представленной природе.

Он начинается с введения цепей Маркова, а затем переходит к HMM.

Zhubarb
источник
5

Для приложений биоинформатики классическим текстом о HMM будет Durbin, Eddy, Krough & Michison, «Анализ биологической последовательности - вероятностные модели белков и нуклеиновых кислот», издательство Cambridge University Press, 1998, ISBN 0-521-62971-3. Это технически, но очень ясно, и я нашел это очень полезным.

Для MCMC есть недавняя (версия a) книга Роберта и Казеллы " Представление методов Монте-Карло с помощью R" , Springer, которая выглядит неплохо, но у меня еще не было возможности ее прочитать (для примера используется R, это хороший способ учиться, но сначала мне нужно выучить R; о)

Дикран Сумчатый
источник
3

Взгляните на (HMM) Toolbox для Matlab Кевина Мерфи, а также раздел Рекомендуемые материалы по HMM на этом сайте.

Вы также можете получить инструментарий вероятностного моделирования для Matlab / Octave с некоторыми примерами использования цепей Маркова и HMM.

Вы также можете найти лекции и лаборатории по HMM, например:

Сергей
источник
3

Вот несколько заметок Рамона ван Генделя в Принстоне:

Этот курс представляет собой введение в некоторые основные математические, статистические и вычислительные методы для скрытых марковских моделей.

Первый раздел включает в себя хороший набор приложений HMM в биологии, финансах, ...

Родриго де Азеведо
источник
2

Вот хорошее интерактивное введение в Марковские цепочки http://setosa.io/ev/markov-chains/

Галина Альперович
источник
Поскольку вопрос требует ресурсов для изучения цепей Маркова, здесь уместна ссылка на учебное пособие - это один из случаев, когда мы не ожидаем, что ваш ответ будет автономным, и попытаемся полностью обобщить содержание ссылки. - но было бы гораздо лучше, если бы вы сопровождали ссылку небольшим описанием того, что охватывает этот ресурс, например, на каком уровне он представлен (какие-либо математические предпосылки?) и какие темы он затрагивает.
Серебряная рыба
0

Есть только 3 видео, которые я нашел очень полезными для понимания математики скрытых марковских моделей.

https://www.youtube.com/watch?v=E3qrns5f3Fw
https://www.youtube.com/watch?v=cjlhpaDXihE
https://www.youtube.com/watch?v=5sGEF-e82yY

Они действительно хороши и преподаются одним из лучших индийских профессоров из IIT KRG.

Арпит Сисодия
источник