精准度（precision）precision = 正确预测的个数（TP） / 被预测正确的个数（TP+FP）召回率（recall）recall = 正确预测的个数（TP）/ 预测个数（FN）调和平均值 F1-Socref1 = 2*精度 * 召回率 /（精度 * 召回率）以二分类问题为例真实\预测010预测negative正确（TN）预测positive错...

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。下面用一个简单的例子来阐述：假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这...

马尔科夫模型是一种统计模型，经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具马尔科夫过程将来只依赖于现在而不依赖过去马尔科夫链时间和状态都是离散的马尔可科夫过程称为马尔科夫链应用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。产生式模型 VS生成式模型分类器的概念： 输入为X，分类变量Y 求P（Y|X）...

NLP作为人工智能领域一个重要的版块，需要掌握的东西很多，首先弄清楚NLP到底能做什么，并了解学习NLP面临的困难。NLP研究内容信息检索（搜索引擎）机器翻译文档分类问答系统信息过滤自动文摘信息抽取舆情分析（情感分析）机器写作文稿机对接OCR或语音识别（OCR图片文字识别，语音识别为语音转文字STT）困难场景 语言多样性，多变性，语言歧义知识基础...

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。下面用一个简单的例子来阐述：假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这...