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    Métodos de inferencia estadística para entrenamiento de modelos ocultos de Markov

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    Author
    Mendoza León, Ricardo Antonio
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    Abstract
    Este documento presenta una revisión general de las diferentes aproximaciones y métodos en inferencia estadística, aplicados al problema de entrenamiento o ajuste de parámetros en Modelos Ocultos de Markov. Se tratarán los algoritmos EM (Expectation Maximization) y GEM (Generalized Expectation Maximization), el marco de modelos gráficos y sus algoritmos ML (Maximum Likelihood) y MAP (Maximum a Posteriori), así como modelos de conjunto, variacionales y métodos de muestreo MCMC (Markov Chain Montecarlo).
    Related resource
    https://journal.poligran.edu.co/index.php/elementos/article/view/191
    URI
    http://hdl.handle.net/10823/6229
    Collections
    • Elementos [66]
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