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


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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.


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Você provavelmente deve tornar sua postagem um wiki da comunidade, pois não há uma resposta correta.
Csgillespie 4/10/10

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Acabei de convertê-lo.

Respostas:


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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).



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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.


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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)






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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, ...


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


Como a pergunta está solicitando recursos para o aprendizado de cadeias de Markov, um link para um tutorial é apropriado aqui - este é um dos casos em que não esperamos que sua resposta seja independente e tente resumir completamente o conteúdo do link - mas seria muito melhor se você pudesse acompanhar o link com um pouco de descrição sobre o que esse recurso cobre, por exemplo, em que nível ele foi lançado (algum pré-requisito matemático?) e quais tópicos ele abrange.
Silverfish 05/10

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