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Part of the book series: Leitfäden der Informatik ((XLINF))

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Zusammenfassung

Sowohl HMMs als auch n-Gramm-Modelle werden normalerweise unter Verwendung einer Trainingsstichprobe erstellt und anschließend zur Segmentierung neuer Daten eingesetzt. Diese sind per definitionem nicht Teil der Trainingsbeispiele und können das in praktischen Anwendungen auch nicht sein. Die charakteristischen Eigenschaften dieser Testdaten können daher auf der Basis des Trainingsmaterials lediglich bis zu einem gewissen Grad vorhergesagt werden. Im allgemeinen werden daher immer Unterschiede zwischen Trainings- und Testmaterial auftreten, die von den erstellten statistischen Modellen nicht erfasst werden können und letztendlich die Qualität der erzielten Ergebnisse beeinträchtigen.

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© 2003 B. G. Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden

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Fink, G.A. (2003). Modellanpassung. In: Mustererkennung mit Markov-Modellen. Leitfäden der Informatik. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-80065-7_11

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-80065-7_11

  • Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag

  • Print ISBN: 978-3-519-00453-0

  • Online ISBN: 978-3-322-80065-7

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