Прихованi марковськi моделi — добре вiдомi ймовiрнiснi графiчнi моделi для часових рядiв дискретних, частково спостережуваних стохастичних процесiв. Ми розглядаємо спосiб розширити застосування прихованих марковських моделей до негаусових неперервних розподiлiв за допомогою занурення апрiорного ймовiрнiсного розподiлу простору станiв у гiльбертiв простiр iз вiдтворюючим ядром. Вiдповiднi методи регуляризацiї запропоновано для зменшення схильностi до перенавчання та обчислювальної складностi алгоритму, наприклад, метод пiдвибiрки Нiстрома та узагальнене сiмейство регуляризацiйних функцiй застосовуються пiд час побудови обернених ядерної та ознакової матриць. Цей метод може бути використаний у рiзних задачах статистичного виведення, зокрема класифiкацiї, передбачення, iдентифiкацiї, сегментацiї, а також як онлайн-алгоритм — для динамiчної обробки даних та обробки потоку даних. Далi ми наводимо приклад застосування методу до прикладних задач, порiвнюємо запропонований пiдхiд iз сучасними алгоритмами.Метою дослiдження є розробка методiв регуляризацiї обернених задач, що виникають на стадiї навчання ймовiрнiсних графiчних моделей, в яких уявлення про розподiл занурено в гiльбертiв простiр iз вiдтворюючим ядром. Основною методикою реалiзацiї є застосування узагальненого сiмейства регуляризацiйних функцiй та дискретної регуляризацiї, зокрема метод Нiстрома, до вiдповiдних обернених задач обертання матриць ядра та ознак. Задачу вибору вiдповiдних регуляризацiйних змiнних та параметрiв ядра, що визначає гiльбертiв простiр, розв’язано за допомогою методу лiнiйної функцiональної стратегiї, тобто ансамблю рiшень, побудованих iз...