Recursos para aprender a cadeia de Markov e os modelos ocultos de Markov

Estou procurando recursos (tutoriais, livros didáticos, webcast etc.) para aprender sobre Markov Chain e HMMs. Minha formação é como biólogo e atualmente estou envolvido em um projeto relacionado à bioinformática.

Além disso, quais são os conhecimentos matemáticos necessários para ter uma compreensão suficiente dos modelos e HMMs de Markov?

Eu tenho procurado por aí usando o Google, mas, até agora, ainda não encontrei um bom tutorial introdutório. Tenho certeza que alguém aqui sabe melhor.

Aqui estão alguns tutoriais (disponíveis em PDFs):

1. Dugad e Desai, um tutorial sobre modelos de markov ocultos
2. Valeria De Fonzo1, Filippo Aluffi-Pentini2 e Valerio Parisi (2007). Modelos de Markov ocultos em Bioinformática . Current Bioinformtics , 2 , 49-61.
3. Smith, K. Modelos ocultos de Markov em bioinformática com aplicação em busca de genes no DNA humano

Veja também os tutoriais de biocondutor .

Suponho que você queira recursos gratuitos; caso contrário, a Bioinformática de Polanski e Kimmel (Springer, 2007) fornece uma boa visão geral (§2.8-2.9) e aplicações (Parte II).

Há também um livro realmente bom de Oliver Cappe et. al: Inferência em modelos ocultos de Markov . No entanto, é bastante teórico e muito leve sobre as aplicações.

Há outro livro com exemplos em R, mas eu não aguentava mais - Modelos de Markov ocultos para séries temporais .

Ps A comunidade de reconhecimento de fala também tem uma tonelada de literatura sobre esse assunto.

É bastante surpreendente ver que nenhuma das respostas menciona o artigo tutorial Rabiner sobre HMMs.

Embora a implementação prática (a última parte do artigo) seja focada no reconhecimento de fala, este artigo é provavelmente o mais citado na literatura do HMM, graças à sua natureza clara e bem apresentada.

Começa com a introdução de cadeias de markov e depois passa para os HMMs.

Para aplicações de bioinformática, o texto clássico sobre HMMs seria Durbin, Eddy, Krough & Michison, " Biological Sequence Analsysis - Modelos Probabilísticos de Proteínas e Ácidos Nucleicos", Cambridge University Press, 1998, ISBN 0-521-62971-3. É técnico, mas muito claro e achei muito útil.

Para o MCMC, há um recente (versão de a) livro de Robert e Casella, " Apresentando métodos de Monte Carlo com R" , Springer, que parece bom, mas ainda não tive a chance de lê-lo (usa R para exemplos, que é uma boa maneira de aprender, mas preciso aprender R primeiro; o)

Já são boas sugestões, gostaria de acrescentar os seguintes artigos que descrevem os HMMs da perspectiva da aplicação em biologia por Sean Eddy.

• Modelos ocultos de Markov
• Modelos ocultos de Markov
• O que é um modelo Markov oculto?

Aprendi HMMs usando o grande livro de Walter Zucchini e Iain L. MacDonald

Modelos ocultos de Markov para séries temporais: uma introdução ao uso de R

É realmente bom e apresenta exemplos em R.

Dê uma olhada na (HMM) Toolbox for Matlab de Kevin Murphy e também na seção Leitura recomendada sobre HMMs neste site.

Você também pode obter o kit de ferramentas de modelagem probabilística para Matlab / Octave com alguns exemplos de uso de cadeias de Markov e HMM.

Você também pode encontrar palestras e laboratórios no HMM, por exemplo:

• Laboratórios
• Lecture1 e Lecture2

Meus 2 centavos
Lindamente explicado e gratuito.

Modelos de Markov ocultos, teoria e aplicações
Tutorial da Universidade de Leeds

Aqui estão algumas notas de Ramon van Handel em Princeton:

Este curso é uma introdução a alguns dos métodos matemáticos, estatísticos e computacionais básicos dos modelos ocultos de Markov.

A primeira seção inclui um bom conjunto de aplicações de HMMs em biologia, finanças, ...

Aqui está uma boa introdução interativa às cadeias de Markov http://setosa.io/ev/markov-chains/

Existem apenas 3 vídeos que achei muito úteis para entender matemática por trás dos modelos ocultos de markov.

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

Estes são realmente bons e ensinados por um dos melhores professores indianos do IIT krg.