AI算法连载20：统计之隐马尔可夫模型
在人工智能AI如火如荼的大潮下，越來越多的工程師們意識到算法是AI的核心。而面對落地的應用，不懂算法的AI產品經理將是空談，不僅無法與工程師溝通，更無法深刻理解應用的性能與方式。所以業界逐漸形成一種共識，不懂算法的工程師做不了AI，不懂算法的產品經理將把AI帶入泥潭。
因此，機器人網整理了一整套AI算法知識，包括從最基本的數學基礎，譬如線性代數、概率論、牛頓法等數值計算、蒙特卡洛方法與MCMC采樣，到統計學，如：機器學習、向量、貝葉斯定理、決策樹、梯度、模型評估、降維、聚類、邊際、模型等等，再到深度學習，如：前饋神經網絡、反向傳播算法、卷積升級網絡、CNN圖片分類、循環神經網絡等等，以及自然語言處理NLP等等，以及AI算法中的各種工具和模型。
我們將對這些AI基礎以連載的形式在機器人網公眾號和網站上發布，感興趣的可以關注我們，并加微信（Aspencore6）入群分享交流。
本文作者華校專，曾任阿里巴巴資深算法工程師、智易科技首席算法研究員，現任騰訊高級研究員，《Python 大戰機器學習》的作者。這是作者多年以來學習總結的筆記，經整理之后開源于世。考慮到出版時間周期較長，而且書本購買成本高不利于技術廣泛傳播，因此作者采取開源的形式。筆記內容僅供個人學習使用，非本人同意不得應用于商業領域。————
編輯?∑Gemini
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總結
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