magic_andy的专栏

在智能算法方面CRF与HMM受到很多应用。特别是自然语言处理方面CRF大放异彩，其基础为最大熵与HMM。其为判别式模型，而HMM为产生式模型。产生式模型统计角度分析数据的分布，反应同类数据的相似度，不关心边界。判别式：寻找不同类数据的分类面，反映异类数据的判别。详细见http://wenku.baidu.com/view/f32a35d2240c844769eaee55.htm

两种空间映射一、Hough变换p=xcos8+ysin8(此处8为拉丁字母代写）一个空间点（x,y)就对应了一个变换域中的曲线p=xcos8+ysin8一个变换域的点(p,8)对应着空间域的直线  y=p/sin8-xcos8/sin8基于Hough变换提取图像线性特征的过程及特点http://wenku.baidu.com/view/598a0cb369d

主成分分析、主元分析。找出数据中主要的结构或元素、去除冗余和噪音、降低维数，展示内部的简单结构。优点：简单，独立外部。其主要使用矩阵变换，找出一组正交基，将现有数据映射，得到简单的主要的几个成分。主要目的为去除噪音、以及去除冗余。详细见：http://wenku.baidu.com/view/053ec21755270722192ef739.html讲的很好。浙大的

贝叶斯方法机器学习简述，原文yhttp://fastml.com/bayesian-machine-learning/Bayesians and FrequentistsIn essence, Bayesian means probabilistic. The specific term exists because there are two approaches to