之前已经：
【NLP培训教程学习笔记：第1节 » 课时1 NLP发展历史介绍和展望】
现在继续。
- 概率和信息论
- 分类和回归模型
- 监督学习、半监督学习和非监督学习
statistical inference
P:Ω -> [0, 1]
P(A)
Joint probability 联合概率
Chain Rule 链式法则
A和B无关的时候
Bayers’ Theorem 贝叶斯理论
Random Variables 随机变量
期望 Expectation
Variance 方差
语言模型Language Model
P 概率
- 频率学派 Frequentist statistics
- 贝叶斯学派 Bayesian statistics