About: Baum–Welch algorithm     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : yago:WikicatAlgorithms, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.demo.openlinksw.com/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FBaum%E2%80%93Welch_algorithm&invfp=IFP_OFF&sas=SAME_AS_OFF

In electrical engineering, statistical computing and bioinformatics, the Baum–Welch algorithm is a special case of the expectation–maximization algorithm used to find the unknown parameters of a hidden Markov model (HMM). It makes use of the forward-backward algorithm to compute the statistics for the expectation step.

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • Baum-Welch-Algorithmus (de)
  • Baum–Welch algorithm (en)
  • Algoritmo de Baum-Welch (es)
  • Algoritmo di Baum-Welch (it)
  • Algorithme de Baum-Welch (fr)
  • バウム=ウェルチアルゴリズム (ja)
  • Алгоритм Баума — Велша (ru)
  • Алгоритм Баума — Велша (uk)
  • 鲍姆-韦尔奇算法 (zh)
rdfs:comment
  • In electrical engineering, statistical computing and bioinformatics, the Baum–Welch algorithm is a special case of the expectation–maximization algorithm used to find the unknown parameters of a hidden Markov model (HMM). It makes use of the forward-backward algorithm to compute the statistics for the expectation step. (en)
  • Uno de los problemas relacionados con los Modelos Ocultos de Márkov (MOM) es el de encontrar un modelo que maximice la probabilidad de una secuencia de observaciones , es decir, determinar el modelo que mejor explica tal secuencia.El problema es que no es posible encontrar tal modelo analíticamente y por ello es necesario un algoritmo iterativo como el de Baum y Welch, que permite estimar los parámetros de un modelo que hacen máxima la probabilidad de una secuencia de observables. (es)
  • L'algorithme de Baum-Welch est un algorithme utilisé pour réestimer les paramètres d'un modèle de Markov caché. Il utilise l'algorithme forward-backward et porte les noms de Leonard E. Baum et (en). (fr)
  • L'algoritmo di Baum-Welch viene usato in elettrotecnica, informatica, informatica statistica e bioinformatica per trovare i parametri incogniti di un modello di Markov nascosto (HMM). Si avvale di un algoritmo forward-backward che prende il nome di Leonard Esau Baum e Lloyd Richard Welch. (it)
  • バウム=ウェルチアルゴリズム(英: Baum-Welch algorithm)とは、隠れマルコフモデル (HMM) の未知のパラメータを推定するアルゴリズムであり、音声や遺伝子などの系列データを解析するために使われる。の一種である。名前の由来は Leonard E. Baum と Lloyd R. Welch。 (ja)
  • Алгоритм Баума — Велша используется в информатике и статистике для нахождения неизвестных параметров скрытой марковской модели (HMM). Он использует алгоритм прямого-обратного хода и является частным случаем обобщённого EM-алгоритма. (ru)
  • Алгоритм Баума — Велша використовується в інформатиці та статистиці для знаходження невідомих параметрів прихованої марковської моделі (ПММ). Він використовує алгоритм прямого-зворотного ходу і є окремим випадком узагальненого EM-алгоритму. (uk)
  • 在电气工程、计算机科学、统计计算和生物信息学中,鲍姆-韦尔奇算法是用于寻找隐马尔可夫模型未知参数的最大期望算法,它利用前向-后向算法来计算E-Step的统计信息。 (zh)
  • In der Informatik und in statistischen Berechnungsmodellen wird der Baum-Welch-Algorithmus benutzt, um die unbekannten Parameter eines Hidden Markov Models (HMM) zu finden. Er nutzt den Forward-Backward-Algorithmus zur Berechnung von Zwischenergebnissen, ist aber nicht mit diesem identisch. Der Baum-Welch-Algorithmus ist eine Instanz des EM-Algorithmus und wurde nach Leonard E. Baum und Lloyd R. Welch benannt. (de)
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Link from a Wikipage to an external page
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 60 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software