Métodos de inferencia estadística para entrenamiento de modelos ocultos de Markov

dc.creator	Mendoza León, Ricardo Antonio
dc.date	2013-05-28
dc.date.accessioned	2022-03-24T17:51:53Z
dc.date.available	2022-03-24T17:51:53Z
dc.identifier	https://journal.poligran.edu.co/index.php/elementos/article/view/191
dc.identifier	10.15765/e.v1i1.191
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10823/6229
dc.description	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).	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Politécnico Grancolombiano	es-ES
dc.relation	https://journal.poligran.edu.co/index.php/elementos/article/view/191/172
dc.source	ELEMENTOS; Vol. 1 No. 1 (2011): Elementos	en-US
dc.source	Elementos; Vol. 1 Núm. 1 (2011): Elementos	es-ES
dc.source	2248-5252
dc.source	2027-923X
dc.source	10.15765/e.v1i1
dc.title	Métodos de inferencia estadística para entrenamiento de modelos ocultos de Markov	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	Artículo revisado por pares	es-ES

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