Ressources pour apprendre la chaîne de Markov et les modèles de Markov cachés

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Je suis à la recherche de ressources (tutoriels, manuels, webcast, etc.) pour en apprendre davantage sur la chaîne de Markov et les HMM. Mon expérience est en tant que biologiste et je suis actuellement impliqué dans un projet lié à la bioinformatique.

En outre, quels sont les connaissances mathématiques nécessaires pour bien comprendre les modèles de Markov et les HMM?

J'ai cherché à utiliser Google, mais je n'ai pas encore trouvé de bon tutoriel d'introduction. Je suis sûr que quelqu'un ici sait mieux.

references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 
— archent
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Vous devriez probablement faire de votre message un wiki de communauté car il n’ya pas de réponse correcte.
— csgillespie
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Je viens de le convertir.

Réponses:

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Voici quelques tutoriels (disponibles au format PDF):

  1. Dugad and Desai, tutoriel sur les modèles de markov cachés
  2. Valeria De Fonzo1, Filippo Aluffi-Pentini2 et Valerio Parisi (2007). Modèles de Markov cachés en bioinformatique . Current Bioinformatics , 2 , 49-61.
  3. Smith, K. Modèles de Markov cachés en bioinformatique avec application à la découverte de gènes dans l'ADN humain

Jetez également un coup d'œil aux didacticiels sur les bioconducteurs .

Je suppose que vous voulez des ressources gratuites; sinon, Bioinformatics de Polanski et Kimmel (Springer, 2007) fournit un bon aperçu (§2.8-2.9) et des applications (Partie II).

— chl
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8

Il est assez surprenant de voir qu'aucune des réponses ne mentionne le document de travail de Rabiner sur les HMM.

Alors que la mise en œuvre pratique (la dernière partie du document) est axée sur la reconnaissance de la parole, ce document est probablement le plus cité dans la littérature sur le HMM, en raison de sa nature claire et bien présentée.

Il commence par introduire des chaînes de markov, puis passe aux HMM.

— Zhubarb
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5

Pour les applications bioinformatiques, le texte classique sur les HMM serait Durbin, Eddy, Krough & Michison, « Analyse de séquence biologique - Modèles probabilistes de protéines et d’acides nucléiques», Cambridge University Press, 1998, ISBN 0-521-62971-3. C'est technique, mais très clair et je l'ai trouvé très utile.

Pour MCMC, il existe un livre récent de Robert et Casella intitulé " Introducing Monte Carlo Methods with R" , Springer, qui a l'air bien, mais je n'ai pas encore eu l'occasion de le lire (utilise R comme exemple, ce qui est un bon moyen d'apprendre, mais je dois d'abord apprendre R; o)

— Dikran Marsupial
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3

Voici quelques notes de Ramon van Handel à Princeton:

Ce cours est une introduction aux méthodes mathématiques, statistiques et informatiques de base des modèles de Markov cachés.

La première section comprend un bel ensemble d’applications de HMM en biologie, finance, ...

— Rodrigo de Azevedo
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2

Voici une belle introduction interactive aux chaînes de Markov http://setosa.io/ev/markov-chains/

— Galina Alperovich
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Puisque la question demande des ressources pour apprendre les chaînes de Markov, un lien vers un tutoriel est approprié ici - c’est l’un des cas où nous ne nous attendions pas à ce que votre réponse soit autonome et tente de résumer complètement le contenu du lien. - mais il serait bien préférable d’accompagner le lien avec un peu de description de ce que cette ressource couvre, par exemple, à quel niveau elle est lancée (toutes les conditions mathématiques requises?) et quels sujets elle couvre.
— Silverfish
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