機器學習筆試面試超詳細總結（一）

文章目錄 一、判別模型和生成模型 二、最大機率分詞 三、中文分詞的基本方法 四、CRF（條件隨機場）的特色 五、隱馬爾可夫模型（HMM）時間複雜度及能夠使用的數據集 六、在二分類問題中的評價方案 七、決策樹特色 八、過擬合 九、異方差性 十、Fisher線性判別函數/PCA 十一、參數估計算法 十二、Naive Bayesian（NB）分類模型，數據重複問題 1三、下列那個方法不能夠對文本分類 1

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