正则化定义为“对学习算法的修改—旨在减少泛化误差而不是训练误差”

条件随机场与上一章的隐马尔科夫模型要解决的都是标注问题。标注问题与分类问题的一个不同之处在于，标注问题的数据是具备时序特征的：即输入的是数据一个序列，而输出的数据也是一个序列。

深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，而深度前馈网络(DNN)是深度学习的基础模型之一。本文将介绍深度前馈网络的概念、原理和应用，并提供一个Python示例，以帮助读者更好地理解和应用该技术。

隐马尔可夫模型的基本概念

EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。

支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。