第一篇：從決策樹學習談到貝葉斯分類算法、EM、HMM
引言
最近在面試中，除了基礎 & 算法 & 項目之外，經常被問到或被要求介紹和描述下自己所知道的幾種分類或聚類算法，而我向來恨對一個東西只知其皮毛而不得深入，故寫一個有關聚類 & 分類算法的系列文章以作爲自己備試之用(儘管貌似已無多大必要，但還是覺得應該寫下以備將來常常回顧思考)。行文雜亂，但僥倖若能對讀者也起到一定幫助，則幸甚至哉。
本分類 & 聚類算法系列借鑑和參考了兩本書，一本是Tom M.Mitchhell所著的機器學習，一本是數據挖掘導論，這兩本書皆分別是機器學習 & 數據挖掘領域的開山 or 槓鼎之作，讀者有繼續深入下去的興趣的話，不妨在閱讀本文之後，課後細細研讀這兩本書。除此之外，還參考了網上不少牛人的作品(文末已註明參考文獻或鏈接)，在此，皆一一表示感謝。
本分類 & 聚類算法系列暫稱之爲Top 10 Algorithms in Data Mining，其中，各篇分別有以下具體內容：
- 開篇：決策樹學習Decision Tree，與貝葉斯分類算法(含隱馬可夫模型HMM)；
- 第二篇：支持向量機SVM(support vector machine)，與神經網絡ANN；
- 第三篇：待定...
OK，全系列任何一篇文章若有任何錯誤，漏洞，或不妥之處，還請讀者們一定要隨時不吝賜教 & 指正，謝謝各位。
分類與聚類，監督學習與無監督學習
在講具體的分類和聚類算法之前，有必要講一下什麼是分類，什麼是聚類，以及都包含哪些具體算法或問題。
常見的分類與聚類算法
簡單來說，自然語言處理NLP中，我們經常提到的文本分類便就是一個分類問題，一般的模式分類方法都可用於文本分類研究。常用的分類算法包括：決策樹分類法，樸素的貝葉斯分類算法(native Bayesian classifier)、基於支持向量機(SVM)的分類器，神經網絡法，k-最近鄰法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分類法等等(本篇稍後會講決策樹分類與貝葉斯分類算法，當然，所有這些分類算法日後在本blog內都會一一陸續闡述)。
而K均值聚類則是最典型的聚類算法(當然，除此之外，還有很多諸如屬於劃分法K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；屬於層次法的BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；基於密度的方法：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；基於網格的方法：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；基於模型的方法，本系列後續會介紹其中幾種)。
監督學習與無監督學習
機器學習發展到現在，一般劃分爲 監督學習(supervised learning)，半監督學習(semi-supervised learning)以及無監督學習(unsupervised learning)三類。舉個具體的對應例子，則是比如說，在NLP詞義消岐中，也分爲監督的消岐方法，和無監督的消岐方法。在有監督的消岐方法中，訓練數據是已知的，即沒歌詞的語義分類是被標註了的；而在無監督的消岐方法中，訓練數據是未經標註的。
上面所介紹的常見的分類算法屬於監督學習，聚類則屬於無監督學習(反過來說，監督學習屬於分類算法則不準確，因爲監督學習只是說我們給樣本sample同時打上了標籤（label），然後同時利用樣本和標籤進行相應的學習任務，而不是僅僅侷限於分類任務。常見的其他監督問題，比如相似性學習，特徵學習等等也是監督的，但是不是分類)。
SO，說的再具體點，則是：
- 監督學習的任務是學習帶標籤的訓練數據的功能，以便預測任何有效輸入的值。監督學習的常見例子包括將電子郵件消息分類爲垃圾郵件，根據類別標記網頁，以及識別手寫輸入。創建監督學習程序需要使用許多算法，最常見的包括神經網絡、Support Vector Machines (SVMs) 和 Naive Bayes 分類程序，當然，還有決策樹分類，及k-最近鄰算法。
- 無監督學習的任務是發揮數據的意義，而不管數據的正確與否。它最常應用於將類似的輸入集成到邏輯分組中。它還可以用於減少數據集中的維度數據，以便只專注於最有用的屬性，或者用於探明趨勢。無監督學習的常見方法包括K-Means，分層集羣和自組織地圖。
再舉個例子，正如人們通過已知病例學習診斷技術那樣，計算機要通過學習才能具有識別各種事物和現象的能力。用來進行學習的材料就是與被識別對象屬於同類的有限數量樣本。監督學習中在給予計算機學習樣本的同時，還告訴計算各個樣本所屬的類別。若所給的學習樣本不帶有類別信息,就是無監督學習(淺顯點說：同樣是學習訓練，監督學習中，給的樣例比如是已經標註瞭如心臟病的，肝炎的；而無監督學習中，就是給你一大堆的樣例，沒有標明是何種病例的)。
第一部分、決策樹學習
1.1、什麼是決策樹
咱們直接切入正題。所謂決策樹，顧名思義，是一種樹，一種依託於策略抉擇而建立起來的樹。
機器學習中，決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關係。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節點到該葉節點所經歷的路徑所表示的對象的值。決策樹僅有單一輸出，若欲有複數輸出，可以建立獨立的決策樹以處理不同輸出。
從數據產生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習, 通俗點說就是決策樹，說白了，這是一種依託於分類、訓練上的預測樹，根據已知預測、歸類未來。
來理論的太過抽象，下面舉兩個淺顯易懂的例子：
第一個例子
套用俗語，決策樹分類的思想類似於找對象。現想象一個女孩的母親要給這個女孩介紹男朋友，於是有了下面的對話：
女兒：多大年紀了？
母親：26。
女兒：長的帥不帥？
母親：挺帥的。
女兒：收入高不？
母親：不算很高，中等情況。
女兒：是公務員不？
母親：是，在稅務局上班呢。
女兒：那好，我去見見。
這個女孩的決策過程就是典型的分類樹決策。相當於通過年齡、長相、收入和是否公務員對將男人分爲兩個類別：見和不見。假設這個女孩對男人的要求是：30歲以下、長相中等以上並且是高收入者或中等以上收入的公務員，那麼這個可以用下圖表示女孩的決策邏輯：
也就是說，決策樹的簡單策略就是，好比公司招聘面試過程中篩選一個人的簡歷，如果你的條件相當好比如說某985/211重點大學博士畢業，那麼二話不說，直接叫過來面試，如果非重點大學畢業，但實際項目經驗豐富，那麼也要考慮叫過來面試一下，即所謂具體情況具體分析、決策。
第二個例子
此例子來自Tom M.Mitchell著的機器學習一書：
小王的目的是通過下週天氣預報尋找什麼時候人們會打高爾夫，他瞭解到人們決定是否打球的原因最主要取決於天氣情況。而天氣狀況有晴，雲和雨；氣溫用華氏溫度表示；相對溼度用百分比；還有有無風。如此，我們便可以構造一棵決策樹，如下（根據天氣這個分類決策這天是否合適打網球）：
上述決策樹對應於以下表達式：
（Outlook=Sunny ^Humidity<=70）V （Outlook = Overcast）V （Outlook=Rain ^ Wind=Weak）
1.2、ID3算法
1.2.1、決策樹學習之ID3算法
ID3算法是決策樹算法的一種。想了解什麼是ID3算法之前，我們得先明白一個概念：奧卡姆剃刀。
- 奧卡姆剃刀（Occam's Razor, Ockham's Razor），又稱“奧坎的剃刀”，是由14世紀邏輯學家、聖方濟各會修士奧卡姆的威廉（William of Occam，約1285年至1349年）提出，他在《箴言書注》2卷15題說“切勿浪費較多東西，去做‘用較少的東西，同樣可以做好的事情’。簡單點說，便是：be simple。
OK，從信息論知識中我們知道，期望信息越小，信息增益越大，從而純度越高。ID3算法的核心思想就是以信息增益度量屬性選擇，選擇分裂後信息增益(很快，由下文你就會知道信息增益又是怎麼一回事)最大的屬性進行分裂。該算法採用自頂向下的貪婪搜索遍歷可能的決策樹空間。
所以，ID3的思想便是：
- 自頂向下的貪婪搜索遍歷可能的決策樹空間構造決策樹(此方法是ID3算法和C4.5算法的基礎)；
- 從“哪一個屬性將在樹的根節點被測試”開始；
- 使用統計測試來確定每一個實例屬性單獨分類訓練樣例的能力，分類能力最好的屬性作爲樹的根結點測試(如何定義或者評判一個屬性是分類能力最好的呢？這便是下文將要介紹的信息增益，or 信息增益率)。
- 然後爲根結點屬性的每個可能值產生一個分支，並把訓練樣例排列到適當的分支（也就是說，樣例的該屬性值對應的分支）之下。
- 重複這個過程，用每個分支結點關聯的訓練樣例來選取在該點被測試的最佳屬性。
這形成了對合格決策樹的貪婪搜索，也就是算法從不回溯重新考慮以前的選擇。
下圖所示即是用於學習布爾函數的ID3算法概要：
1.2.2、哪個屬性是最佳的分類屬性
爲了精確地定義信息增益，我們先定義信息論中廣泛使用的一個度量標準，稱爲熵（entropy），它刻畫了任意樣例集的純度（purity）。給定包含關於某個目標概念的正反樣例的樣例集S，那麼S相對這個布爾型分類的熵爲：
上述公式中，p+代表正樣例，比如在本文開頭第二個例子中p+則意味着去打羽毛球，而p-則代表反樣例，不去打球(在有關熵的所有計算中我們定義0log0爲0)。
如果寫代碼實現熵的計算，則如下所示：
- //根據具體屬性和值來計算熵
- double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool ifparent){
- vector<int> count (2,0);
- unsigned int i,j;
- bool done_flag = false;//哨兵值
- for(j = 1; j < MAXLEN; j++){
- if(done_flag) break;
- if(!attribute_row[j].compare(attribute)){
- for(i = 1; i < remain_state.size(); i++){
- if((!ifparent&&!remain_state[i][j].compare(value)) || ifparent){//ifparent記錄是否算父節點
- if(!remain_state[i][MAXLEN - 1].compare(yes)){
- count[0]++;
- }
- else count[1]++;
- }
- }
- done_flag = true;
- }
- }
- if(count[0] == 0 || count[1] == 0 ) return 0;//全部是正實例或者負實例
- //具體計算熵 根據[+count[0],-count[1]],log2爲底通過換底公式換成自然數底數
- double sum = count[0] + count[1];
- double entropy = -count[0]/sum*log(count[0]/sum)/log(2.0) - count[1]/sum*log(count[1]/sum)/log(2.0);
- return entropy;
- }
舉例來說，假設S是一個關於布爾概念的有14個樣例的集合，它包括9個正例和5個反例（我們採用記號[9+，5-]來概括這樣的數據樣例），那麼S相對於這個布爾樣例的熵爲：
Entropy（[9+，5-]）=-（9/14）log2（9/14）-（5/14）log2（5/14）=0.940。
Pi爲子集合中不同性(而二元分類即正樣例和負樣例)的樣例的比例。
2、信息增益度量期望的熵降低
信息增益Gain(S,A)定義
已經有了熵作爲衡量訓練樣例集合純度的標準，現在可以定義屬性分類訓練數據的效力的度量標準。這個標準被稱爲“信息增益（information gain）”。簡單的說，一個屬性的信息增益就是由於使用這個屬性分割樣例而導致的期望熵降低(或者說，樣本按照某屬性劃分時造成熵減少的期望)。更精確地講，一個屬性A相對樣例集合S的信息增益Gain(S,A)被定義爲：
其中 Values(A)是屬性A所有可能值的集合，是S中屬性A的值爲v的子集。換句話來講，Gain(S,A)是由於給定屬性A的值而得到的關於目標函數值的信息。當對S的一個任意成員的目標值編碼時，Gain(S,A)的值是在知道屬性A的值後可以節省的二進制位數。
接下來，有必要提醒讀者一下：關於下面這兩個概念 or 公式，
下面，舉個例子，假定S是一套有關天氣的訓練樣例，描述它的屬性包括可能是具有Weak和Strong兩個值的Wind。像前面一樣，假定S包含14個樣例，[9+，5-]。在這14個樣例中，假定正例中的6個和反例中的2個有Wind =Weak，其他的有Wind=Strong。由於按照屬性Wind分類14個樣例得到的信息增益可以計算如下。
運用在本文開頭舉得第二個根據天氣情況是否決定打羽毛球的例子上，得到的最佳分類屬性如下圖所示：
在上圖中，計算了兩個不同屬性：溼度(humidity)和風力(wind)的信息增益，最終humidity這種分類的信息增益0.151>wind增益的0.048。說白了，就是在星期六上午是否適合打網球的問題訣策中，採取humidity較wind作爲分類屬性更佳，決策樹由此而來。
- //計算信息增益，DFS構建決策樹
- //current_node爲當前的節點
- //remain_state爲剩餘待分類的樣例
- //remian_attribute爲剩餘還沒有考慮的屬性
- //返回根結點指針
- Node * BulidDecisionTreeDFS(Node * p, vector <vector <string> > remain_state, vector <string> remain_attribute){
- //if(remain_state.size() > 0){
- //printv(remain_state);
- //}
- if (p == NULL)
- p = new Node();
- //先看搜索到樹葉的情況
- if (AllTheSameLabel(remain_state, yes)){
- p->attribute = yes;
- return p;
- }
- if (AllTheSameLabel(remain_state, no)){
- p->attribute = no;
- return p;
- }
- if(remain_attribute.size() == 0){//所有的屬性均已經考慮完了,還沒有分盡
- string label = MostCommonLabel(remain_state);
- p->attribute = label;
- return p;
- }
- double max_gain = 0, temp_gain;
- vector <string>::iterator max_it;
- vector <string>::iterator it1;
- for(it1 = remain_attribute.begin(); it1 < remain_attribute.end(); it1++){
- temp_gain = ComputeGain(remain_state, (*it1));
- if(temp_gain > max_gain) {
- max_gain = temp_gain;
- max_it = it1;
- }
- }
- //下面根據max_it指向的屬性來劃分當前樣例，更新樣例集和屬性集
- vector <string> new_attribute;
- vector <vector <string> > new_state;
- for(vector <string>::iterator it2 = remain_attribute.begin(); it2 < remain_attribute.end(); it2++){
- if((*it2).compare(*max_it)) new_attribute.push_back(*it2);
- }
- //確定了最佳劃分屬性，注意保存
- p->attribute = *max_it;
- vector <string> values = map_attribute_values[*max_it];
- int attribue_num = FindAttriNumByName(*max_it);
- new_state.push_back(attribute_row);
- for(vector <string>::iterator it3 = values.begin(); it3 < values.end(); it3++){
- for(unsigned int i = 1; i < remain_state.size(); i++){
- if(!remain_state[i][attribue_num].compare(*it3)){
- new_state.push_back(remain_state[i]);
- }
- }
- Node * new_node = new Node();
- new_node->arrived_value = *it3;
- if(new_state.size() == 0){//表示當前沒有這個分支的樣例，當前的new_node爲葉子節點
- new_node->attribute = MostCommonLabel(remain_state);
- }
- else
- BulidDecisionTreeDFS(new_node, new_state, new_attribute);
- //遞歸函數返回時即回溯時需要1 將新結點加入父節點孩子容器 2清除new_state容器
- p->childs.push_back(new_node);
- new_state.erase(new_state.begin()+1,new_state.end());//注意先清空new_state中的前一個取值的樣例，準備遍歷下一個取值樣例
- }
- return p;
- }
1.2.3、ID3算法決策樹的形成
OK，下圖爲ID3算法第一步後形成的部分決策樹。這樣綜合起來看，就容易理解多了。1、overcast樣例必爲正，所以爲葉子結點，總爲yes；2、ID3無回溯，局部最優，而非全局最優，還有另一種樹後修剪決策樹。下圖是ID3算法第一步後形成的部分決策樹：
如上圖，訓練樣例被排列到對應的分支結點。分支Overcast的所有樣例都是正例，所以成爲目標分類爲Yes的葉結點。另兩個結點將被進一步展開，方法是按照新的樣例子集選取信息增益最高的屬性。
1.3、C4.5算法
C4.5，是機器學習算法中的另一個分類決策樹算法，它是決策樹(決策樹也就是做決策的節點間的組織方式像一棵樹，其實是一個倒樹)核心算法，也是上文1.2節所介紹的ID3的改進算法，所以基本上了解了一半決策樹構造方法就能構造它。
決策樹構造方法其實就是每次選擇一個好的特徵以及分裂點作爲當前節點的分類條件。
既然說C4.5算法是ID3的改進算法，那麼C4.5相比於ID3改進的地方有哪些呢？：
- 用信息增益率來選擇屬性。ID3選擇屬性用的是子樹的信息增益，這裏可以用很多方法來定義信息，ID3使用的是熵(entropy，熵是一種不純度度量準則),也就是熵的變化值，而C4.5用的是信息增益率。對，區別就在於一個是信息增益，一個是信息增益率。
- 在樹構造過程中進行剪枝，在構造決策樹的時候，那些掛着幾個元素的節點，不考慮最好，不然容易導致overfitting。
- 對非離散數據也能處理。
- 能夠對不完整數據進行處理
針對上述第一點，解釋下：一般來說率就是用來取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有兩個跑步的人，一個起點是10m/s的人、其10s後爲20m/s；另一個人起速是1m/s、其1s後爲2m/s。如果緊緊算差值那麼兩個差距就很大了，如果使用速度增加率(加速度，即都是爲1m/s^2)來衡量，2個人就是一樣的加速度。因此，C4.5克服了ID3用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足。
C4.5算法之信息增益率
OK，既然上文中提到C4.5用的是信息增益率，那增益率的具體是如何定義的呢？：
是的，在這裏，C4.5算法不再是通過信息增益來選擇決策屬性。一個可以選擇的度量標準是增益比率gain ratio（Quinlan 1986）。增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S，A)和分裂信息度量SplitInformation(S，A)來共同定義的，如下所示：
其中，分裂信息度量被定義爲(分裂信息用來衡量屬性分裂數據的廣度和均勻)：
其中S1到Sc是c個值的屬性A分割S而形成的c個樣例子集。注意分裂信息實際上就是S關於屬性A的各值的熵。這與我們前面對熵的使用不同，在那裏我們只考慮S關於學習到的樹要預測的目標屬性的值的熵。
請注意，分裂信息項阻礙選擇值爲均勻分佈的屬性。例如，考慮一個含有n個樣例的集合被屬性A徹底分割（譯註：分成n組，即一個樣例一組）。這時分裂信息的值爲log2n。相反，一個布爾屬性B分割同樣的n個實例，如果恰好平分兩半，那麼分裂信息是1。如果屬性A和B產生同樣的信息增益，那麼根據增益比率度量，明顯B會得分更高。
使用增益比率代替增益來選擇屬性產生的一個實際問題是，當某個Si接近S（|Si|»|S|）時分母可能爲0或非常小。如果某個屬性對於S的所有樣例有幾乎同樣的值，這時要麼導致增益比率未定義，要麼是增益比率非常大。爲了避免選擇這種屬性，我們可以採用這樣一些啓發式規則，比如先計算每個屬性的增益，然後僅對那些增益高過平均值的屬性應用增益比率測試（Quinlan 1986）。
除了信息增益，Lopez de Mantaras（1991）介紹了另一種直接針對上述問題而設計的度量，它是基於距離的（distance-based）。這個度量標準基於所定義的一個數據劃分間的距離尺度。具體更多請參看：Tom M.Mitchhell所著的機器學習之3.7.3節。
1.3.2、C4.5算法構造決策樹的過程
- Function C4.5(R:包含連續屬性的無類別屬性集合,C:類別屬性,S:訓練集)
- /*返回一棵決策樹*/
- Begin
- If S爲空,返回一個值爲Failure的單個節點;
- If S是由相同類別屬性值的記錄組成,
- 返回一個帶有該值的單個節點;
- If R爲空,則返回一個單節點,其值爲在S的記錄中找出的頻率最高的類別屬性值;
- [注意未出現錯誤則意味着是不適合分類的記錄]；
- For 所有的屬性R(Ri) Do
- If 屬性Ri爲連續屬性，則
- Begin
- 將Ri的最小值賦給A1：
- 將Rm的最大值賦給Am；/*m值手工設置*/
- For j From 2 To m-1 Do Aj=A1+j*(A1Am)/m;
- 將Ri點的基於{< =Aj,>Aj}的最大信息增益屬性(Ri,S)賦給A；
- End；
- 將R中屬性之間具有最大信息增益的屬性(D,S)賦給D;
- 將屬性D的值賦給{dj/j=1,2...m}；
- 將分別由對應於D的值爲dj的記錄組成的S的子集賦給{sj/j=1,2...m};
- 返回一棵樹，其根標記爲D;樹枝標記爲d1,d2...dm;
- 再分別構造以下樹:
- C4.5(R-{D},C,S1),C4.5(R-{D},C,S2)...C4.5(R-{D},C,Sm);
- End C4.5
1.3.3、C4.5算法實現中的幾個關鍵步驟
在上文中，我們已經知道了決策樹學習C4.5算法中4個重要概念的表達，如下：
- double C4_5::entropy(int *attrClassCount, int classNum, int allNum){
- double iEntropy = 0.0;
- for(int i = 0; i < classNum; i++){
- double temp = ((double)attrClassCount[i]) / allNum;
- if(temp != 0.0)
- iEntropy -= temp * (log(temp) / log(2.0));
- }
- return iEntropy;
- }
- double C4_5::gainRatio(int classNum, vector<int *> attriCount, double pEntropy){
- int* attriNum = new int[attriCount.size()];
- int allNum = 0;
- for(int i = 0; i < (int)attriCount.size(); i++){
- attriNum[i] = 0;
- for(int j = 0; j < classNum; j++){
- attriNum[i] += attriCount[i][j];
- allNum += attriCount[i][j];
- }
- }
- double gain = 0.0;
- double splitInfo = 0.0;
- for(int i = 0; i < (int)attriCount.size(); i++){
- gain -= ((double)attriNum[i]) / allNum * entropy(attriCount[i], classNum, attriNum[i]);
- splitInfo -= ((double)attriNum[i]) / allNum * (log(((double)attriNum[i])/allNum) / log(2.0));
- }
- gain += pEntropy;
- delete[] attriNum;
- return (gain / splitInfo);
- }
- int C4_5::chooseAttribute(vector<int> attrIndex, vector<int *>* sampleCount){
- int bestIndex = 0;
- double maxGainRatio = 0.0;
- int classNum = (int)(decisions[attrIndex[(int)attrIndex.size()-1]]).size();//number of class
- //computer the class entropy
- int* temp = new int[classNum];
- int allNum = 0;
- for(int i = 0; i < classNum; i++){
- temp[i] = sampleCount[(int)attrIndex.size()-1][i][i];
- allNum += temp[i];
- }
- double pEntropy = entropy(temp, classNum, allNum);
- delete[] temp;
- //computer gain ratio for every attribute
- for(int i = 0; i < (int)attrIndex.size()-1; i++){
- double gainR = gainRatio(classNum, sampleCount[i], pEntropy);
- if(gainR > maxGainRatio){
- bestIndex = i;
- maxGainRatio = gainR;
- }
- }
- return bestIndex;
- }
1.4、讀者點評
- form Wind：決策樹使用於特徵取值離散的情況，連續的特徵一般也要處理成離散的(而很多文章沒有表達出決策樹的關鍵特徵or概念)。實際應用中，決策樹overfitting比較的嚴重，一般要做boosting。分類器的性能上不去，很主要的原因在於特徵的鑑別性不足，而不是分類器的好壞，好的特徵纔有好的分類效果，分類器只是弱相關。
- 那如何提高 特徵的鑑別性呢？一是設計特徵時儘量引入domain knowledge，二是對提取出來的特徵做選擇、變換和再學習，這一點是機器學習算法不管的部分(我說的這些不是針對決策樹的，因此不能說是決策樹的特點，只是一些機器學習算法在應用過程中的經驗體會)。
第二部分、貝葉斯分類
昔人已乘黃鶴去，此地空餘黃鶴樓；黃鶴一去不復返，白雲千載空悠悠。
後便大爲折服，已無什興致再提了(偶現在就是這感覺)，然文章還得繼續寫。So，本文第二部分之大部分基本整理自未鵬兄之手(做了部分改動)，若有任何不妥之處，還望讀者和未鵬兄海涵，謝謝。
2.1、什麼是貝葉斯分類
貝葉斯定理：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換後的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下如何求得P(B|A)。這裏先解釋什麼是條件概率：
表示事件B已經發生的前提下，事件A發生的概率，叫做事件B發生下事件A的條件概率。其基本求解公式爲：
。
貝葉斯定理之所以有用，是因爲我們在生活中經常遇到這種情況：我們可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)則很難直接得出，但我們更關心P(B|A)，貝葉斯定理就爲我們打通從P(A|B)獲得P(B|A)的道路。
下面不加證明地直接給出貝葉斯定理（公式被網友指出有問題，待後續驗證改正）：
2.2 貝葉斯公式如何而來
貝葉斯公式是怎麼來的？下面是wikipedia 上的一個例子：
一所學校裏面有 60% 的男生，40% 的女生。男生總是穿長褲，女生則一半穿長褲一半穿裙子。有了這些信息之後我們可以容易地計算“隨機選取一個學生，他（她）穿長褲的概率和穿裙子的概率是多大”，這個就是前面說的“正向概率”的計算。然而，假設你走在校園中，迎面走來一個穿長褲的學生（很不幸的是你高度近似，你只看得見他（她）穿的是否長褲，而無法確定他（她）的性別），你能夠推斷出他（她）是男生的概率是多大嗎？
一些認知科學的研究表明（《決策與判斷》以及《Rationality for Mortals》第12章：小孩也可以解決貝葉斯問題），我們對形式化的貝葉斯問題不擅長，但對於以頻率形式呈現的等價問題卻很擅長。在這裏，我們不妨把問題重新敘述成：你在校園裏面隨機遊走，遇到了 N 個穿長褲的人（仍然假設你無法直接觀察到他們的性別），問這 N 個人裏面有多少個女生多少個男生。
你說，這還不簡單：算出學校裏面有多少穿長褲的，然後在這些人裏面再算出有多少女生，不就行了？
我們來算一算：假設學校裏面人的總數是 U 個。60% 的男生都穿長褲，於是我們得到了 U * P(Boy) * P(Pants|Boy) 個穿長褲的（男生）（其中 P(Boy) 是男生的概率 = 60%，這裏可以簡單的理解爲男生的比例；P(Pants|Boy) 是條件概率，即在 Boy 這個條件下穿長褲的概率是多大，這裏是 100% ，因爲所有男生都穿長褲）。40% 的女生裏面又有一半（50%）是穿長褲的，於是我們又得到了 U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 個穿長褲的（女生）。加起來一共是 U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 個穿長褲的，其中有 U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 個女生。兩者一比就是你要求的答案。
下面我們把這個答案形式化一下：我們要求的是 P(Girl|Pants) （穿長褲的人裏面有多少女生），我們計算的結果是 U * P(Girl) * P(Pants|Girl) / [U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl)] 。容易發現這裏校園內人的總數是無關的，兩邊同時消去U，於是得到
P(Girl|Pants) = P(Girl) * P(Pants|Girl) / [P(Boy) * P(Pants|Boy) + P(Girl) * P(Pants|Girl)]
注意，如果把上式收縮起來，分母其實就是 P(Pants) ，分子其實就是 P(Pants, Girl) 。而這個比例很自然地就讀作：在穿長褲的人（ P(Pants) ）裏面有多少（穿長褲）的女孩（ P(Pants, Girl) ）。
上式中的 Pants 和 Boy/Girl 可以指代一切東西，So，其一般形式就是：
P(A|B) = P(A|B) * P(B) / [P(A|B) * P(B) + P(A|~B) * P(~B) ]
收縮起來就是：
P(A|B) = P(AB) / P(B)
其實這個就等於：
P(A|B) * P(B) = P(AB)
更進一步闡述，P(A|B)便是在條件B的情況下，A出現的概率是多大。然看似這麼平凡的貝葉斯公式，背後卻隱含着非常深刻的原理。
2.3、拼寫糾正
經典著作《人工智能：現代方法》的作者之一 Peter Norvig 曾經寫過一篇介紹如何寫一個拼寫檢查/糾正器的文章，裏面用到的就是貝葉斯方法，下面，將其核心思想簡單描述下。
首先，我們需要詢問的是：“問題是什麼？”
問題是我們看到用戶輸入了一個不在字典中的單詞，我們需要去猜測：“這個傢伙到底真正想輸入的單詞是什麼呢？”用剛纔我們形式化的語言來敘述就是，我們需要求：
P(我們猜測他想輸入的單詞 | 他實際輸入的單詞)
這個概率。並找出那個使得這個概率最大的猜測單詞。顯然，我們的猜測未必是唯一的，就像前面舉的那個自然語言的歧義性的例子一樣；這裏，比如用戶輸入： thew ，那麼他到底是想輸入 the ，還是想輸入 thaw ？到底哪個猜測可能性更大呢？幸運的是我們可以用貝葉斯公式來直接出它們各自的概率，我們不妨將我們的多個猜測記爲 h1 h2 .. （ h 代表 hypothesis），它們都屬於一個有限且離散的猜測空間 H （單詞總共就那麼多而已），將用戶實際輸入的單詞記爲 D （ D 代表 Data ，即觀測數據），於是
P(我們的猜測1 | 他實際輸入的單詞)
可以抽象地記爲：
P(h1 | D)
類似地，對於我們的猜測2，則是 P(h2 | D)。不妨統一記爲：
P(h | D)
運用一次貝葉斯公式，我們得到：
P(h | D) = P(h) * P(D | h) / P(D)
對於不同的具體猜測 h1 h2 h3 .. ，P(D) 都是一樣的，所以在比較 P(h1 | D) 和 P(h2 | D) 的時候我們可以忽略這個常數。即我們只需要知道：
P(h | D) ∝ P(h) * P(D | h) （注：那個符號的意思是“正比例於”，不是無窮大，注意符號右端是有一個小缺口的。）
這個式子的抽象含義是：對於給定觀測數據，一個猜測是好是壞，取決於“這個猜測本身獨立的可能性大小（先驗概率，Prior ）”和“這個猜測生成我們觀測到的數據的可能性大小”（似然，Likelihood ）的乘積。具體到我們的那個 thew 例子上，含義就是，用戶實際是想輸入 the 的可能性大小取決於 the 本身在詞彙表中被使用的可能性（頻繁程度）大小（先驗概率）和 想打 the 卻打成 thew 的可能性大小（似然）的乘積。
剩下的事情就很簡單了，對於我們猜測爲可能的每個單詞計算一下 P(h) * P(D | h) 這個值，然後取最大的，得到的就是最靠譜的猜測。更多細節請參看未鵬兄之原文。
2.4、貝葉斯的應用
2.4.1、中文分詞
貝葉斯是機器學習的核心方法之一。比如中文分詞領域就用到了貝葉斯。浪潮之巔的作者吳軍在《數學之美》系列中就有一篇是介紹中文分詞的。這裏介紹一下核心的思想，不做贅述，詳細請參考吳軍的原文。
分詞問題的描述爲：給定一個句子（字串），如：
南京市長江大橋
如何對這個句子進行分詞（詞串）纔是最靠譜的。例如：
1. 南京市/長江大橋
2. 南京/市長/江大橋
這兩個分詞，到底哪個更靠譜呢？
我們用貝葉斯公式來形式化地描述這個問題，令 X 爲字串（句子），Y 爲詞串（一種特定的分詞假設）。我們就是需要尋找使得 P(Y|X) 最大的 Y ，使用一次貝葉斯可得：
P(Y|X) ∝ P(Y)*P(X|Y)
用自然語言來說就是 這種分詞方式（詞串）的可能性 乘以 這個詞串生成我們的句子的可能性。我們進一步容易看到：可以近似地將 P(X|Y) 看作是恆等於 1 的，因爲任意假想的一種分詞方式之下生成我們的句子總是精準地生成的（只需把分詞之間的分界符號扔掉即可）。於是，我們就變成了去最大化 P(Y) ，也就是尋找一種分詞使得這個詞串（句子）的概率最大化。而如何計算一個詞串：
W1, W2, W3, W4 ..
的可能性呢？我們知道，根據聯合概率的公式展開：P(W1, W2, W3, W4 ..) = P(W1) * P(W2|W1) * P(W3|W2, W1) * P(W4|W1,W2,W3) * .. 於是我們可以通過一系列的條件概率（右式）的乘積來求整個聯合概率。然而不幸的是隨着條件數目的增加（P(Wn|Wn-1,Wn-2,..,W1) 的條件有 n-1 個），數據稀疏問題也會越來越嚴重，即便語料庫再大也無法統計出一個靠譜的 P(Wn|Wn-1,Wn-2,..,W1) 來。爲了緩解這個問題，計算機科學家們一如既往地使用了“天真”假設：我們假設句子中一個詞的出現概率只依賴於它前面的有限的 k 個詞（k 一般不超過 3，如果只依賴於前面的一個詞，就是2元語言模型（2-gram），同理有 3-gram 、 4-gram 等），這個就是所謂的“有限地平線”假設。
雖然上面這個假設很傻很天真，但結果卻表明它的結果往往是很好很強大的，後面要提到的樸素貝葉斯方法使用的假設跟這個精神上是完全一致的，我們會解釋爲什麼像這樣一個天真的假設能夠得到強大的結果。目前我們只要知道，有了這個假設，剛纔那個乘積就可以改寫成： P(W1) * P(W2|W1) * P(W3|W2) * P(W4|W3) .. （假設每個詞只依賴於它前面的一個詞）。而統計 P(W2|W1) 就不再受到數據稀疏問題的困擾了。對於我們上面提到的例子“南京市長江大橋”，如果按照自左到右的貪婪方法分詞的話，結果就成了“南京市長/江大橋”。但如果按照貝葉斯分詞的話（假設使用 3-gram），由於“南京市長”和“江大橋”在語料庫中一起出現的頻率爲 0 ，這個整句的概率便會被判定爲 0 。 從而使得“南京市/長江大橋”這一分詞方式勝出。
2.4.2、貝葉斯圖像識別，Analysis by Synthesis
貝葉斯方法是一個非常 general 的推理框架。其核心理念可以描述成：Analysis by Synthesis （通過合成來分析）。06 年的認知科學新進展上有一篇 paper 就是講用貝葉斯推理來解釋視覺識別的，一圖勝千言，下圖就是摘自這篇 paper ：
首先是視覺系統提取圖形的邊角特徵，然後使用這些特徵自底向上地激活高層的抽象概念（比如是 E 還是 F 還是等號），然後使用一個自頂向下的驗證來比較到底哪個概念最佳地解釋了觀察到的圖像。
2.4.3、最大似然與最小二乘
學過線性代數的大概都知道經典的最小二乘方法來做線性迴歸。問題描述是：給定平面上 N 個點，（這裏不妨假設我們想用一條直線來擬合這些點——迴歸可以看作是擬合的特例，即允許誤差的擬合），找出一條最佳描述了這些點的直線。
一個接踵而來的問題就是，我們如何定義最佳？我們設每個點的座標爲 (Xi, Yi) 。如果直線爲 y = f(x) 。那麼 (Xi, Yi) 跟直線對這個點的“預測”：(Xi, f(Xi)) 就相差了一個 ΔYi = |Yi – f(Xi)| 。最小二乘就是說尋找直線使得 (ΔY1)^2 + (ΔY2)^2 + .. （即誤差的平方和）最小，至於爲什麼是誤差的平方和而不是誤差的絕對值和，統計學上也沒有什麼好的解釋。然而貝葉斯方法卻能對此提供一個完美的解釋。
我們假設直線對於座標 Xi 給出的預測 f(Xi) 是最靠譜的預測，所有縱座標偏離 f(Xi) 的那些數據點都含有噪音，是噪音使得它們偏離了完美的一條直線，一個合理的假設就是偏離路線越遠的概率越小，具體小多少，可以用一個正態分佈曲線來模擬，這個分佈曲線以直線對 Xi 給出的預測 f(Xi) 爲中心，實際縱座標爲 Yi 的點 (Xi, Yi) 發生的概率就正比於 EXP[-(ΔYi)^2]。（EXP(..) 代表以常數 e 爲底的多少次方）。
現在我們回到問題的貝葉斯方面，我們要想最大化的後驗概率是：
P(h|D) ∝ P(h) * P(D|h)
又見貝葉斯！這裏 h 就是指一條特定的直線，D 就是指這 N 個數據點。我們需要尋找一條直線 h 使得 P(h) * P(D|h) 最大。很顯然，P(h) 這個先驗概率是均勻的，因爲哪條直線也不比另一條更優越。所以我們只需要看 P(D|h) 這一項，這一項是指這條直線生成這些數據點的概率，剛纔說過了，生成數據點 (Xi, Yi) 的概率爲 EXP[-(ΔYi)^2] 乘以一個常數。而 P(D|h) = P(d1|h) * P(d2|h) * .. 即假設各個數據點是獨立生成的，所以可以把每個概率乘起來。於是生成 N 個數據點的概率爲 EXP[-(ΔY1)^2] * EXP[-(ΔY2)^2] * EXP[-(ΔY3)^2] * .. = EXP{-[(ΔY1)^2 + (ΔY2)^2 + (ΔY3)^2 + ..]} 最大化這個概率就是要最小化 (ΔY1)^2 + (ΔY2)^2 + (ΔY3)^2 + .. 。 熟悉這個式子嗎？
除了以上所介紹的之外，貝葉斯還在詞義消岐，語言模型的平滑方法中都有一定應用。下節，咱們再來簡單看下樸素貝葉斯方法。
2.5、樸素貝葉斯方法
樸素貝葉斯方法是一個很特別的方法，所以值得介紹一下。在衆多的分類模型中，應用最爲廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有着堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。
同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因爲NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最爲良好。
接下來，我們用樸素貝葉斯在垃圾郵件過濾中的應用來舉例說明。
2.5.1、貝葉斯垃圾郵件過濾器
問題是什麼？問題是，給定一封郵件，判定它是否屬於垃圾郵件。按照先例，我們還是用 D 來表示這封郵件，注意 D 由 N 個單詞組成。我們用 h+ 來表示垃圾郵件，h- 表示正常郵件。問題可以形式化地描述爲求：
P(h+|D) = P(h+) * P(D|h+) / P(D)
P(h-|D) = P(h-) * P(D|h-) / P(D)
其中 P(h+) 和 P(h-) 這兩個先驗概率都是很容易求出來的，只需要計算一個郵件庫裏面垃圾郵件和正常郵件的比例就行了。然而 P(D|h+) 卻不容易求，因爲 D 裏面含有 N 個單詞 d1, d2, d3, .. ，所以P(D|h+) = P(d1,d2,..,dn|h+) 。我們又一次遇到了數據稀疏性，爲什麼這麼說呢？P(d1,d2,..,dn|h+) 就是說在垃圾郵件當中出現跟我們目前這封郵件一模一樣的一封郵件的概率是多大！開玩笑，每封郵件都是不同的，世界上有無窮多封郵件。瞧，這就是數據稀疏性，因爲可以肯定地說，你收集的訓練數據庫不管裏面含了多少封郵件，也不可能找出一封跟目前這封一模一樣的。結果呢？我們又該如何來計算 P(d1,d2,..,dn|h+) 呢？
我們將 P(d1,d2,..,dn|h+) 擴展爲： P(d1|h+) * P(d2|d1, h+) * P(d3|d2,d1, h+) * .. 。熟悉這個式子嗎？這裏我們會使用一個更激進的假設，我們假設 di 與 di-1 是完全條件無關的，於是式子就簡化爲 P(d1|h+) * P(d2|h+) * P(d3|h+) * .. 。這個就是所謂的條件獨立假設，也正是樸素貝葉斯方法的樸素之處。而計算 P(d1|h+) * P(d2|h+) * P(d3|h+) * .. 就太簡單了，只要統計 di 這個單詞在垃圾郵件中出現的頻率即可。關於貝葉斯垃圾郵件過濾更多的內容可以參考這個條目，注意其中提到的其他資料。
2.6、層級貝葉斯模型
層級貝葉斯模型是現代貝葉斯方法的標誌性建築之一。前面講的貝葉斯，都是在同一個事物層次上的各個因素之間進行統計推理，然而層次貝葉斯模型在哲學上更深入了一層，將這些因素背後的因素（原因的原因，原因的原因，以此類推）囊括進來。一個教科書例子是：如果你手頭有 N 枚硬幣，它們是同一個工廠鑄出來的，你把每一枚硬幣擲出一個結果，然後基於這 N 個結果對這 N 個硬幣的 θ （出現正面的比例）進行推理。如果根據最大似然，每個硬幣的 θ 不是 1 就是 0 （這個前面提到過的），然而我們又知道每個硬幣的 p(θ) 是有一個先驗概率的，也許是一個 beta 分佈。也就是說，每個硬幣的實際投擲結果 Xi 服從以 θ 爲中心的正態分佈，而 θ 又服從另一個以 Ψ 爲中心的 beta 分佈。層層因果關係就體現出來了。進而 Ψ 還可能依賴於因果鏈上更上層的因素，以此類推。
第三部分、從EM算法到隱馬可夫模型（HMM）
3.1、EM 算法與基於模型的聚類
在統計計算中，最大期望 （EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然估計的算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變量（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。
通常來說，聚類是一種無指導的機器學習問題，如此問題描述：給你一堆數據點，讓你將它們最靠譜地分成一堆一堆的。聚類算法很多，不同的算法適應於不同的問題，這裏僅介紹一個基於模型的聚類，該聚類算法對數據點的假設是，這些數據點分別是圍繞 K 個核心的 K 個正態分佈源所隨機生成的，使用 Han JiaWei 的《Data Ming： Concepts and Techniques》中的圖：
圖中有兩個正態分佈核心，生成了大致兩堆點。我們的聚類算法就是需要根據給出來的那些點，算出這兩個正態分佈的核心在什麼位置，以及分佈的參數是多少。這很明顯又是一個貝葉斯問題，但這次不同的是，答案是連續的且有無窮多種可能性，更糟的是，只有當我們知道了哪些點屬於同一個正態分佈圈的時候才能夠對這個分佈的參數作出靠譜的預測，現在兩堆點混在一塊我們又不知道哪些點屬於第一個正態分佈，哪些屬於第二個。反過來，只有當我們對分佈的參數作出了靠譜的預測時候，才能知道到底哪些點屬於第一個分佈，那些點屬於第二個分佈。這就成了一個先有雞還是先有蛋的問題了。爲了解決這個循環依賴，總有一方要先打破僵局，說，不管了，我先隨便整一個值出來，看你怎麼變，然後我再根據你的變化調整我的變化，然後如此迭代着不斷互相推導，最終收斂到一個解。這就是 EM 算法。
EM 的意思是“Expectation-Maximazation”，在這個聚類問題裏面，我們是先隨便猜一下這兩個正態分佈的參數：如核心在什麼地方，方差是多少。然後計算出每個數據點更可能屬於第一個還是第二個正態分佈圈，這個是屬於 Expectation 一步。有了每個數據點的歸屬，我們就可以根據屬於第一個分佈的數據點來重新評估第一個分佈的參數（從蛋再回到雞），這個是 Maximazation 。如此往復，直到參數基本不再發生變化爲止。這個迭代收斂過程中的貝葉斯方法在第二步，根據數據點求分佈的參數上面。
3.2、隱馬可夫模型（HMM）
大多的書籍或論文都講不清楚這個隱馬可夫模型(HMM)，包括未鵬兄之原文也講得不夠具體明白。接下來，我儘量用直白易懂的語言闡述這個模型。然在介紹隱馬可夫模型之前，有必要先行介紹下單純的馬可夫模型(本節主要引用：統計自然語言處理，宗成慶編著一書上的相關內容)。
3.2.1、馬可夫模型
我們知道，隨機過程又稱隨機函數，是隨時間而隨機變化的過程。馬可夫模型便是描述了一類重要的隨機過程。我們常常需要考察一個隨機變量序列，這些隨機變量並不是相互獨立的(注意：理解這個非相互獨立，即相互之間有千絲萬縷的聯繫)。
如果此時，我也搞一大推狀態方程式，恐怕我也很難逃脫越講越複雜的怪圈了。所以，直接舉例子吧，如，一段文字中名詞、動詞、形容詞三類詞性出現的情況可由三個狀態的馬爾科夫模型描述如下：
狀態s1：名詞
狀態s2：動詞
狀態s3：形容詞
假設狀態之間的轉移矩陣如下：
s1 s2 s3
s1 0.3 0.5 0.2
A = [aij] = s2 0.5 0.3 0.2
s3 0.4 0.2 0.4
如果在該段文字中某一個句子的第一個詞爲名詞，那麼根據這一模型M，在該句子中這三類詞出現順序爲O="名動形名”的概率爲：
P(O|M)=P(s1，s2，s3，s1 | M) = P(s1) × P(s2 | s1) * P(s3 | s2)*P(s1 | s3)=1* a12 * a23 * a31=0.5*0.2*0.4=0.004
馬爾可夫模型又可視爲隨機的有限狀態機。馬爾柯夫鏈可以表示成狀態圖（轉移弧上有概率的非確定的有限狀態自動機），如下圖所示，
在上圖中，圓圈表示狀態，狀態之間的轉移用帶箭頭的弧表示，弧上的數字爲狀態轉移的概率，初始狀態用標記爲start的輸入箭頭表示，假設任何狀態都可作爲終止狀態。圖中零概率的轉移弧省略，且每個節點上所有發出弧的概率之和等於1。從上圖可以看出，馬爾可夫模型可以看做是一個轉移弧上有概率的非確定的有限狀態自動機。
3.2.2、隱馬可夫模型(HMM)
在上文介紹的馬可夫模型中，每個狀態代表了一個可觀察的事件，所以，馬可夫模型有時又稱作視馬可夫模型(VMM)，這在某種程度上限制了模型的適應性。而在我們的隱馬可夫模型(HMM)中，我們不知道模型所經過的狀態序列，只知道狀態的概率函數，也就是說，觀察到的事件是狀態的隨機函數，因此改模型是一個雙重的隨機過程。其中，模型的狀態轉換是不可觀察的，即隱蔽的，可觀察事件的隨機過程是隱蔽的狀態過程的隨機函數。
理論多說無益，接下來，留個思考題給讀者：N 個袋子，每個袋子中有M 種不同顏色的球。一實驗員根據某一概率分佈選擇一個袋子，然後根據袋子中不同顏色球的概率分佈隨機取出一個球，並報告該球的顏色。對局外人：可觀察的過程是不同顏色球的序列，而袋子的序列是不可觀察的。每隻袋子對應HMM中的一個狀態；球的顏色對應於HMM 中狀態的輸出。
3.2.2、HMM在中文分詞、機器翻譯等方面的具體應用
隱馬可夫模型在很多方面都有着具體的應用，如由於隱馬可夫模型HMM提供了一個可以綜合利用多種語言信息的統計框架，因此，我們完全可以講漢語自動分詞與詞性標註統一考察，建立基於HMM的分詞與詞性標註的一體化系統。
根據上文對HMM的介紹，一個HMM通常可以看做由兩部分組成：一個是狀態轉移模型，一個是狀態到觀察序列的生成模型。具體到中文分詞這一問題中，可以把漢字串或句子S作爲輸入，單詞串Sw爲狀態的輸出，即觀察序列，Sw=w1w2w3...wN(N>=1)，詞性序列St爲狀態序列，每個詞性標記ct對應HMM中的一個狀態qi，Sc=c1c2c3...cn。
那麼，利用HMM處理問題問題恰好對應於解決HMM的三個基本問題：
- 估計模型的參數；
- 對於一個給定的輸入S及其可能的輸出序列Sw和模型u=(A，B，*)，快速地計算P(Sw|u)，所有可能的Sw中使概率P(Sw|u)最大的解就是要找的分詞效果；
- 快速地選擇最優的狀態序列或詞性序列，使其最好地解釋觀察序列。
參考文獻
- 機器學習，Tom M.Mitchhell著；
- 數據挖掘導論，[美] Pang-Ning Tan / Michael Steinbach / Vipin Kumar 著；
- 數據挖掘領域十大經典算法初探；
- 數學之美番外篇：平凡而又神奇的貝葉斯方法(本文第二部分、貝葉斯分類主要來自此文)。
- http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html；
- 數學之美：http://www.google.com.hk/ggblog/googlechinablog/2006/04/blog-post_2507.html；
- 決策樹ID3分類算法的C++實現 & yangliuy：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015；
- 統計自然語言處理，宗成慶編著(本文第三部分之HMM主要參考此書)；
- 推薦引擎算法學習導論；
- 一堆 Wikipedia 條目，一堆 paper ，《機器學習與人工智能資源導引》。
後記
促成自己寫這篇文章乃至整個聚類 & 分類算法系列的有3個因素，
- 一的確是如本文開頭所說，在最近參加的一些面試中被問到描述自己所知道或瞭解的聚類 & 分類算法(當然，這完全不代表你將來的面試中會遇到此類問題，只是因爲我的簡歷上寫了句：熟悉常見的聚類 & 分類算法而已)，
- 二則是之前去一家公司面試，他們有數據挖掘工程師的崗位，原來是真有那麼一羣人是專門負責數據分析，算法決策與調研的，情不自禁的對數據挖掘產生了興趣；
- 三則是手頭上有兩本這樣的經典書籍：機器學習 & 數據挖掘導論，看看又何妨呢，看的同時寫寫文章，做做筆記，備忘錄又有何不可呢？
(Machine Learning & Data Mining交流羣：8986884. 需驗證，跟專業方向無關的拒絕入羣)
研究了一年有餘的數據結構方面的算法，現在可以逐漸轉向應用方面(機器學習 & 數據挖掘)的算法學習了。OK，本文或本聚類 & 分類算法系列中任何一篇文章有任何問題，漏洞，或bug，歡迎任何讀者隨時不吝賜教 & 指正，感謝大家，謝謝。完。July、二零一二年五月十八日凌晨二點半。
這些東西現在只是一個大致粗略的預覽學習，以後若有機會，都會逐一更進一步深入(每一個分類方法或算法都足以寫成一本書)。