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.

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  • 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)
  • 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)
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  • 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)
  • 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)
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  • Algoritmo de Baum-Welch (es)
  • Algoritmo de Baum-Welch (es)
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