摘要：
一、前述 马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功 阅读全文
摘要：
一、前述 Em算法是解决数学公式的一个算法，是一种无监督的学习。 EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤 阅读全文
摘要：
一、前述 当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候，使用朴素贝叶斯算法就没法解决这类问题，那么贝叶斯网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。一般而言，贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量，可以是可观察到 的变量，或隐变量，未知参数等等。连接两个节点之间的箭头代表两个随机变量之间的因果关系 阅读全文
摘要：
一、前述 提升是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么就称为梯度提升(Gradient boosting)提升技术的意义：如果一个问题存在弱预测模型，那么可以通过提升技术的办 阅读全文