感知机的分类与结构化预测_CodingPark编程公园

基本概念 引言 隐马尔可夫模型能捕捉的特征仅限于两种：其一，前一个标签是什么；其二，当前字符是什么。 为了利用更多的特征，线性模型 应运而生 线性模型由两部分构成： 一系列用来提取特征的特征函数 φ，以及相应的权重向量 w。 分类问题 概念 分类指的是预测样本所属类别的一类问题。 二分类也可以解决任意类别数的多分类问题(one vs rest)。 应用 在NLP领域，绝大多数任务可以用分类来解决。

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