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而这个alpha角就具有很强的识别性 ， 这个feature的权重就会较大 ， 最后的预测结果是综合考虑这些feature的结果 。
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9、网络神经
Neural Networks适合一个input可能落入至少两个类别里：
NN由若干层神经元 ， 和它们之间的联系组成 。
第一层是input层 ， 最后一层是output层 。
在hidden层和output层都有自己的classifier 。
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input输入到网络中 ， 被激活 ， 计算的分数被传递到下一层 ， 激活后面的神经层 ， 最后output层的节点上的分数代表属于各类的分数 ， 下图例子得到分类结果为class 1；
同样的input被传输到不同的节点上 ， 之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights 和bias ， 这也就是forward propagation 。
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10、马尔可夫
Markov Chains 由state和transitions组成 。
例子 ， 根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’ ， 要得到markov chains 。
步骤 ， 先给每一个单词设定成一个状态 ， 然后计算状态间转换的概率 。
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这是一句话计算出来的概率 ， 当你用大量文本去做统计的时候 ， 会得到更大的状态转移矩阵 ， 例如the后面可以连接的单词 ， 及相应的概率 。
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生活中 ， 键盘输入法的备选结果也是一样的原理 ， 模型会更高级 。
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