题目 | Matches
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。
题目 | Bracket Walk
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：$f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{x}+b$.