Modèles de Markov cachés et filtrage particulaire
Résumé
Ce cours est une introduction aux modèles de Markov cachés à espace discret et à espace continu. Il s'adresse à des élèves ingénieurs. Il contient la théorie classique des modèles de Markov cachés à espace fini ainsi que les méthodes d'approximation particulaire (filtrage particulaire, filtre bootstrap, Monte Carlo séquentiel...). Il est illustré de nombreux exemples.
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