8、隐马尔可夫模型：从用户行为分析到词性标注

隐马尔可夫模型：从用户行为分析到词性标注

1. 决策树分类与注意事项

决策树是一种强大的工具，可用于对数据进行分层分类。当某些属性能够很好地确定分割点时，决策树尤为有用。例如，决策树和随机森林在蘑菇可食用性分类方面表现出色。不过，要特别注意，千万不要在野外使用这些方法来分类蘑菇，最好咨询真菌学家。

2. 隐马尔可夫模型概述

直觉在我们的许多行为中起着重要作用。比如，我们凭直觉知道某些单词往往属于特定的词性，或者如果用户访问了注册页面，那么她成为客户的概率就会更高。但如何围绕直觉构建一个模型呢？隐马尔可夫模型（HMMs）可以利用观测值和对状态工作方式的假设，来找出给定系统的隐藏状态。

HMMs可以是有监督的，也可以是无监督的，由于它们依赖于马尔可夫模型，因此也被称为马尔可夫模型。与朴素贝叶斯分类不同，朴素贝叶斯分类依赖大量历史数据来判断用户是否为垃圾邮件发送者，而HMMs不需要在模型中构建大量的历史信息，并且在为分类添加局部上下文方面表现出色，还可用于预测模型随时间的变化。

3. 使用状态机跟踪用户行为

销售漏斗是一个描述客户交互不同层次的概念。人们最初是潜在客户，随后会过渡到更活跃的状态。具体来说：
- 潜在客户 ：他们是“潜水者”，可能只访问网站一两次，通常不会有太多互动。
- 用户 ：喜欢浏览网站，偶尔会进行购买。
- 客户 ：参与度较高，已经购买过东西，但通常不会在短时间内大量购买，之后可能会暂时回到用户状态。

假设我们有一个在线商店，经过分析发