Hidden Markov Models of Bioinformatics
Book information
Description
Foreword. 1. Prerequisites in probability calculus. 2. Information and the Kullback Distance. 3. Probabilistic Models and Learning. 4. EM Algorithm. 5. Alignment and Scoring. 6. Mixture Models and Profiles. 7. Markov Chains. 8. Learning of Markov Chains. 9. Markovian Models for DNA sequences. 10. Hidden Markov Models: an Overview. 11. HMM for DNA Sequences. 12. Left to Right HMM for Sequences. 13. Derin's Algorithm. 14. Forward - Backward Algorithm. 15. Baum - Welch Learning Algorithm. 16. Limit Points of Baum - Welch. 17. Asymptotics of Learning. 18. Full Probabilistic HMM. Index
Similar books
Принцип стационарных состояний открытых систем и динамика популяций
DJVU
Дискриминантный анализ в биологии
Эксперимент и поиск математических моделей кинетики биологических процессов
Математические модели в иммунологии: вычислительные методы и эксперименты
EPUB
Математические модели в иммунологии: вычислительные методы и эксперименты
Генетика с биометрией. Часть 1. Биометрия
Анализ медико-биологических систем. Реципрокность, эргодичность, синонимия