Andere Kunden interessierten sich auch für
![Markov-basiertes Process Mining]( "Markov-basiertes Process Mining")
Markov-basiertes Process Mining17,95 €![Eine Einführung in zeit-diskrete homogene Markov-Ketten]( "Eine Einführung in zeit-diskrete homogene Markov-Ketten")
Eine Einführung in zeit-diskrete homogene Markov-Ketten16,95 €![Stochastik]( "Stochastik")
Stochastik34,99 €![Finite Markov Chains and Algorithmic Applications]( "Finite Markov Chains and Algorithmic Applications")
Finite Markov Chains and Algorithmic Applications47,99 €![Mustererkennung mit Markov-Modellen]( "Mustererkennung mit Markov-Modellen")
Mustererkennung mit Markov-Modellen39,99 €![Performance Modeling of Communication Networks with Markov Chains]( "Performance Modeling of Communication Networks with Markov Chains")
Performance Modeling of Communication Networks with Markov Chains35,30 €![Exploitation of Linkage Learning in Evolutionary Algorithms]( "Exploitation of Linkage Learning in Evolutionary Algorithms")
Exploitation of Linkage Learning in Evolutionary Algorithms77,99 €
Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1.0, Universität Mannheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieses Papers ist eine Veranschaulichung der Verwendungsmöglichkeiten von Markov Models und Hidden Markov Models in der algorithmischen Komposition. Zu diesem Zweck werden die jeweiligen Modelle sowohl erklärt als auch mit Anwendungsbeispielen aus der Forschung verdeutlicht. Es wird versucht, durch besonders interessante Fälle Denkanstöße für den zukünftigen Gebrauch solcher Modelle in der Komposition zu bieten.