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Inference in Hidden Markov Models

Olivier Cappé, Eric Moulines, Tobias Ryden
Livre relié | Anglais | Springer Statistics
427,45 €
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Description

Hidden Markov models have become a widely used class of statistical models with applications in diverse areas such as communications engineering, bioinformatics, finance and many more. This book is a comprehensive treatment of inference for hidden Markov models, including both algorithms and statistical theory. In a unified way the book covers both models with finite state spaces, which allow for exact algorithms for filtering, estimation etc. and models with continuous state spaces (also called state-space models) requiring approximate simulation-based algorithms that are also described in detail. Many examples illustrate the algorithms and theory. The book builds on recent developments, both at the foundational level and the computational level, to present a self-contained view.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
653
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9780387402642
Date de parution :
04-08-05
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
162 mm x 242 mm
Poids :
1079 g
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