Hidden Markov Models

出版者:Springer

作者:Robert J. Elliott

页数:376

出版时间:2008-12-08

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387943640

具体描述

As more applications are found, interest in Hidden Markov Models continues to grow. Following comments and feedback from colleagues, students and other working with Hidden Markov Models the corrected 3rd printing of this volume contains clarifications, improvements and some new material, including results on smoothing for linear Gaussian dynamics. In Chapter 2 the derivation of the basic filters related to the Markov chain are each presented explicitly, rather than as special cases of one general filter. Furthermore, equations for smoothed estimates are given. The dynamics for the Kalman filter are derived as special cases of the authors' general results and new expressions for a Kalman smoother are given. The Chapters on the control of Hidden Markov Chains are expanded and clarified. The revised Chapter 4 includes state estimation for discrete time Markov processes and Chapter 12 has a new section on robust control.

用户评价

拿到《Hidden Markov Models》这本书，第一感觉是内容应该会比较硬核。它的书名直接点明了主题，没有丝毫含糊。我个人比较关注的是这类模型在实际问题中的解决方案，比如在处理时间序列数据时，HMMs 能否有效地捕捉到其中潜在的、不可直接观测的模式。我期待这本书能够提供一些非常具体的算法实现细节，或者至少能够详细讲解不同算法的优缺点和适用场景。例如，针对模型训练中的局部最优问题，书中会如何给出指导？在处理高维数据或长序列时，HMMs 的计算复杂度会是一个挑战，不知道这本书是否会提及一些降维或近似的策略？此外，我对书中是否会涉及 HMMs 与其他序列模型，如循环神经网络（RNNs）之间的比较和联系也颇感兴趣。如果这本书能在这方面有所阐述，那将极大地拓宽我的视野。

刚拿到这本《Hidden Markov Models》，还没来得及深入阅读，但从目录和扉页的设计来看，它似乎是一本非常具有学术深度和理论严谨性的著作。封面上朴素的设计风格，没有过多的花哨元素，预示着内容可能更加侧重于数学理论和算法的讲解。我个人对这类书籍有着特别的偏好，喜欢那种能够从根本上阐述一个模型是如何构建、如何推导，以及它背后蕴含的数学原理的书籍。我猜想这本书会包含大量的公式和定理证明，并且可能会深入探讨 HMMs 的各种变体和扩展，例如高阶 HMMs、条件随机场（CRFs）等，这些都是在实际应用中非常重要的进阶内容。如果这本书能够做到理论与实践的完美结合，提供一些经典的 HMMs 应用案例的详细解析，那将更加令人期待。目前来看，它更像是一本为那些希望在 HMMs 领域进行深入研究或开发高级应用的专业人士准备的教材，而非入门读物。

对于《Hidden Markov Models》这本书，我的期待值非常高。它应该是一本能让你彻底理解 HMMs 内部运作机制的宝典。我猜想书中不会止步于简单的概念介绍，而是会深入到各种算法的推导和证明，比如 EM 算法在 HMMs 参数估计中的应用，以及 Viterbi 算法在解码过程中的原理。我希望书中能够提供丰富的数学细节，但同时又不至于过于枯燥。理想情况下，作者会用清晰的语言和精心设计的图示来辅助说明，让复杂的数学概念变得易于理解。我尤其看重书中所包含的实际应用案例，例如在语音识别、自然语言处理、甚至金融建模等领域的应用。如果书中有详细的步骤解析，展示如何将 HMMs 应用于这些实际问题，并讨论在不同场景下可能遇到的挑战和解决方案，那将是非常有价值的。总而言之，我希望这本书能够让我不仅仅是“知道” HMMs，而是能够“理解”并“运用” HMMs。

一本关于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）的书，书名就叫做《Hidden Markov Models》。这本书深入浅出地探讨了这个在统计建模和机器学习领域中极其重要的概念。它不仅仅是理论的罗列，更注重实际应用和算法的推导。我尤其欣赏作者在介绍基本概念时的细致入微，从最基础的马尔可夫链开始，层层递进，逐步引入隐藏状态、观测概率等核心要素。书中的例子非常贴切，涵盖了语音识别、生物信息学、自然语言处理等多个热门领域，让我能够清晰地看到 HMMs 如何解决现实世界中的复杂问题。书中对 Baum-Welch 算法和 Viterbi 算法的讲解更是详尽，不仅提供了清晰的数学推导，还辅以伪代码，这对于想要深入理解算法细节并动手实现的我来说，简直是福音。而且，书中的图示也非常有助于理解抽象的概念，让原本晦涩的数学公式变得直观起来。读完这本书，我对 HMMs 的理解不再停留在表面，而是达到了一个全新的高度，能够自信地将其应用于我的研究项目中。

这本书《Hidden Markov Models》给我一种非常扎实、系统的感觉。它不仅仅是在介绍“什么是”隐马尔可夫模型，更是在讲解“为什么”以及“如何”去构建和应用它。从第一章开始，作者就循序渐进地铺垫，从马尔可夫链的基本性质讲起，然后巧妙地引入观测序列与隐藏状态之间的概率关系，最后才完整地勾勒出 HMM 的框架。书中关于参数估计和解码算法的章节，比如维特比算法的推导，简直是教科书级别的讲解。我发现作者非常注重细节，每一个公式的推导都清晰明了，几乎没有跳跃式的步骤。而且，作者还在书中穿插了一些历史性的介绍和发展脉络，这让我不仅学到了知识，还对 HMMs 的发展有了更宏观的认识。对于我这样有一定数学基础，但又想系统学习 HMMs 的读者来说，这本书提供的深度和广度都恰到好处，能够满足我对模型原理的求知欲。