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麻省理工学院计算生物学4 Hmms隐马尔可夫模型-2
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本次讲座的大纲: 1.回顾:上次的基础知识和算法 -P(x,π)。Viterbi:π*=argmaxπP(x,π)。正向:P(x) -后验解码:找到最可能的状态πi,所有路径。 2.增加“状态”空间/增加内存 -寻找富含GC的区域与寻找CpG岛 -基因结构GENSCAN,染色质ChromHMM 3.学习(ML训练、Baum-Welch、Viterbi训练) -监督:查找给定标记序列的ei(.)和aij -无监督:仅给定x 注释+参数 4.条件随机场(CRF)和相关性 -不同输入、模型依赖性的HMM限制 -CRF定义。建模依赖于CRF。 -将HMM表示为CRF的特例
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