概率推理系統(tǒng)地應(yīng)用于所有的推理問題，包括統(tǒng)計(jì)模型的推理參數(shù)，有時(shí)被稱為貝葉斯方法。然而，這個(gè)詞往往會(huì)引起非常強(qiáng)烈的反應(yīng)(積極或消極，取決于你問誰)，所以我們更喜歡中性的術(shù)語“概率方法”。此外，我們將經(jīng)常使用最大似然估計(jì)等技術(shù)，它們不是貝葉斯方法，但肯定屬于概率范式。

一、EM算法的基礎(chǔ)和貝葉斯基礎(chǔ)

　　1）EM算法的基本原理和推導(dǎo)

　　2）EM算法的基本應(yīng)用，k-means和高斯混合模型

二、隱馬可夫和條件隨機(jī)場

　　1）隱馬（HMM）的基于原理和對(duì)應(yīng)的三個(gè)問題及其解法

　　2）最大熵模型

　　3）條件隨機(jī)場

三、話題模型

　　　　話題

四、其它

　　1）采樣

　　2）變化

　　3) 卡爾曼濾波器

　　4) 粒子濾波

　　5）非參數(shù)貝葉斯