机器学习 | 卷积神经网络
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN): 是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
机器学习 | 卷积
卷积 (Convolution): 一种结合两个函数形成新函数的方法，即 $h(x)=f(x)*g(x)$.
机器学习 | 隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model): 一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。
机器学习 | EM 算法
最大期望 (Expectation-maximization, EM) 算法：在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
机器学习 | 最大熵模型
最大熵原理：学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。用最大熵原理推导实现的模型是最大熵模型。
机器学习 | 线性模型
线性模型 (Linear Model)：给定由 $d$ 个属性描述的示例 $\boldsymbol{x}$，线性模型试图学得一个通过属性间的线性组合来进行预测的函数，即：$f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{x}+b$.