Recursos para aprender la cadena de Markov y los modelos ocultos de Markov

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Estoy buscando recursos (tutoriales, libros de texto, webcast, etc.) para aprender sobre Markov Chain y HMM. Mi experiencia es como biólogo, y actualmente estoy involucrado en un proyecto relacionado con la bioinformática.

Además, ¿cuáles son los conocimientos matemáticos necesarios que necesito para tener una comprensión suficiente de los modelos y HMM de Markov?

He estado buscando usando Google pero, hasta ahora, aún no he encontrado un buen tutorial introductorio. Estoy seguro de que alguien aquí lo sabe mejor.

references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 
— arco
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Probablemente deberías hacer que tu publicación sea una wiki comunitaria ya que no hay una respuesta correcta.
— csgillespie
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Lo acabo de convertir.

Respuestas:

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Aquí hay algunos tutoriales (disponibles en PDF):

  1. Dugad y Desai, un tutorial sobre modelos ocultos de markov
  2. Valeria De Fonzo1, Filippo Aluffi-Pentini2 y Valerio Parisi (2007). Modelos ocultos de Markov en bioinformática . Current Bioinformatics , 2 , 49-61.
  3. Smith, K. Modelos ocultos de Markov en bioinformática con aplicación al descubrimiento de genes en el ADN humano

También eche un vistazo a los tutoriales de Bioconductor .

Supongo que quieres recursos gratis; de lo contrario, Bioinformática de Polanski y Kimmel (Springer, 2007) proporciona una buena descripción general (§2.8-2.9) y aplicaciones (Parte II).

— chl
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Es sorprendente ver que ninguna de las respuestas menciona el tutorial de Rabiner sobre HMM.

Si bien la implementación práctica (la última parte del documento) se centra en el reconocimiento de voz, este documento es probablemente el más citado en la literatura HMM, gracias a su naturaleza clara y bien presentada.

Comienza introduciendo cadenas de markov y luego pasa a HMM.

— Zhubarb
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Para aplicaciones de bioinformática, el texto clásico sobre HMM sería Durbin, Eddy, Krough & Michison, " Análisis de secuencia biológica - Modelos probabilísticos de proteínas y ácidos nucleicos", Cambridge University Press, 1998, ISBN 0-521-62971-3. Es técnico, pero muy claro y lo encontré muy útil.

Para MCMC hay un reciente (versión de) libro de Robert y Casella, " Introducing Monte Carlo Methods with R" , Springer, que se ve bien, pero aún no he tenido la oportunidad de leerlo (usa R para ejemplos, que es una buena manera de aprender, pero primero necesito aprender R; o)

— Dikran Marsupial
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Aquí hay algunas notas de Ramon van Handel en Princeton:

Este curso es una introducción a algunos de los métodos matemáticos, estadísticos y computacionales básicos para los modelos ocultos de Markov.

La primera sección incluye un buen conjunto de aplicaciones de HMM en biología, finanzas, ...

— Rodrigo de Azevedo
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2

Aquí hay una buena introducción interactiva a las cadenas de Markov http://setosa.io/ev/markov-chains/

— Galina Alperovich
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Dado que la pregunta es solicitar recursos para aprender Cadenas de Markov, aquí es apropiado un enlace a un tutorial; este es uno de los casos en los que no esperaríamos que su respuesta sea autónoma e intentamos resumir completamente el contenido del enlace - pero sería mucho mejor si pudieras acompañar el enlace con una pequeña descripción de lo que cubre este recurso, por ejemplo, a qué nivel se lanza (¿algún requisito previo matemático?) y qué temas cubre.
— Silverfish
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