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shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 shape的输入参数可以是一个整数（表示维度），也可以

最大熵原理 原理：在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。 思路：从训练数据T中抽取若干特征,这些特征在T上关于经验分布的期望与它们在模型中关于p(x,y)的数学期望相等,这样,一个特征就对应一个

似然函数 统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。表示模型参数中的似然性。 定义：给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率： 其中，小x是指联合样

拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法：一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。 假设给定二元函数z=ƒ(x,y)和附加条件φ(x,y)=0，为寻找z=ƒ(x,y)在附加条件下的极值。 先做

伯努利分布（Bernoulli distribution） 伯努利分布：单个二值随机变量的分布。由单个参数φ∈[0,1]控制。 例：抛硬币，正面朝上的概率。 二项式分布(binomial distru

期望 （expectation）：函数f(x)关于某分布P(x)，当x由P产生时，f作用于x时，f(x)的平均值。它是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。 对于离散型随机变量，通过求和得到： 对

边缘概率：在一组变量的联合概率分布中，其中一个子集的概率分布。 离散型随机变量x和y，并且知道P(x,y)。对于P(x)有： 连续型变量，可以用积分代替求和： 条件概率：某件事件在给定其他事件发生时出

概率分布 （probability distribution）：描述随机变量或一簇随机变量在每一个可能取到的状态的可能性大小。描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。 离散型变量和概率质量