Modèle de markov cours

Posted by on 2019-02-14

Les étudiants de bio 4342 sont tenus de lire «qu`est-ce qu`un modèle de Markov caché?» par Sean Eddy (3) avant la classe. Le papier est relativement court et est bien conçu pour les lecteurs non-CS. Si l`espace d`État ajoute un État, nous ajoutons une ligne et une colonne, en ajoutant une cellule à chaque colonne et ligne existante. Cela signifie que le nombre de cellules croît quadratiquement lorsque nous ajoutons des États à notre chaîne de Markov. Ainsi, une matrice de transition est pratique assez rapidement, sauf si vous voulez dessiner un diagramme de chaîne de la jungle gym Markov. Donc les processus de Markov est, une classe généra le de processus aléatoires. Dans un certain sens, il est plus élaboré que les processus de Bernoulli et de poisson, parce que maintenant nous allons avoir des dépendances entre les temps de différence, au lieu d`avoir des processus sans mémoire. L`idée de base est donc la suivante. En physique, par exemple, vous écrivez des équations pour la façon dont un système évolue qui a la forme générale.

Le nouvel état d`un système une seconde plus tard est une fonction de l`ancien État. OK, donc Supposons que vous ayez votre modèle Markov. Qu`allez-vous en faire? Eh bien, de quoi avons-nous besoin de modèles? Nous avons besoin de modèles afin de faire des prédictions, de faire des prédictions probabilistes. Ainsi, par exemple, je vous dis que le processus a commencé dans cet État. Tu l`as laissé courir pendant un certain temps. Où pensez-vous qu`il va y avoir 10 pas de temps à partir de maintenant? C`est une question que vous voudrez peut-être répondre. Nous présentons ici une leçon «une introduction pratique aux modèles de Markov cachés» développée principalement par le Dr. Anton Weisstein (Truman State University, MO) et Zane Goodwin (TA in bio 4342, Washington University à St. Louis), avec des contributions des autres co-auteurs.

Cette leçon est basée sur la publication originale, «qu`est-ce qu`un modèle de Markov caché?» par Sean Eddy (3, S1). La Conférence et l`exercice introduisent les élèves à l`idée du modèle de Markov caché (HMM), qui forme la composante principale de nombreux prédicteurs de gènes. Hidden Markov Models sont un ensemble d`outils mathématiques qui peuvent être utilisés pour tirer des inférences sur les processus génomiques et évolutionnaires, où nous ne pouvons pas voir l`état d`origine, mais peut voir le produit actuel. En général, un HMM calcule la probabilité de chaque scénario qui aurait pu entraîner un ensemble de données observé, puis utilise des méthodes statistiques pour identifier le scénario le plus probable.