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以下是一些教程(以PDF形式提供):
还可以看一下Bioconductor教程。
我想你想要免费的资源。否则,来自Polanski和Kimmel的生物信息学(Springer,2007年)提供了很好的概述(第2.8-2.9节)和应用(第二部分)。
Oliver Cappe等人也有一本非常好的书。al:隐马尔可夫模型中的推论。但是,这是相当理论的,对应用程序也很轻巧。
R中还有另一本带有示例的书,但我受不了它- 时间序列的隐马尔可夫模型。
Ps语音识别社区也有大量有关此主题的文献。
对于生物信息学应用,有关HMM的经典文字为Durbin,Eddy,Krough&Michison,“ 生物序列分析 -蛋白质和核酸的概率模型”,剑桥大学出版社,1998年,ISBN 0-521-62971-3。它是技术性的,但是非常清楚,我发现它非常有用。
对于MCMC,罗伯特和卡塞拉(Robert and Casella)最近有一本书(版本),Springer的《用R引入蒙特卡罗方法》,看起来不错,但我还没有机会阅读它(以R为例,这是学习的好方法,但是我需要先学习R; o)
我已经提出了不错的建议,我想补充一下以下文章,这些文章由Sean Eddy从生物学的应用角度描述了HMM。
看看Kevin Murphy撰写的Matlab的(HMM)工具箱,以及本网站上有关HMM的推荐阅读部分。
您还可以获取有关Matlab / Octave的概率建模工具包,其中包含使用马尔可夫链和HMM的一些示例。
您还可以找到有关HMM的讲座和实验室,例如:
我的2美分
精美讲解,免费。
这是马尔可夫链的不错的交互式介绍,http://setosa.io/ev/markov-chains/
我发现只有3个视频对于理解隐马尔可夫模型背后的数学非常有用-
https://www.youtube.com/watch?v=E3qrns5f3Fw
https://www.youtube.com/watch?v=cjlhpaDXihE
https://www.youtube.com/watch?v=5sGEF-e82yY
这些真的很好,并且由IIT krg最好的印度教授之一教授。