概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。——题记目录0. 前言1. 历史    1.1

这几天一直在做在线的语音识别Demo，核心的识别器是基于Google的的开放接口，使用十分方便，输入为flac格式的文件，输出了JSON格式的结果。但外围框架十分繁琐，大部分在于使用了MIT的Wami网页录音接口。整个的框架涉及的模块较多，有首先是HTML调用了PHP写的录音程序，生成Wav文件，由外围工具flac将其转换为flac格式的文件，再由Python写的识别程序进行识别，并最终将结果返回

SVM入门（一）至（三）Refresh按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅.（一）SVM的简介支持向量机(Support Vector  Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方