N元语法
n元语法（）指文本中连续出现的n个语词。n元语法模型是基于(n-1)阶马尔可夫链的一种概率语言模型，通过n个语词出现的概率来推断语句的结构。这一模型被广泛应用于概率论、通信理论、计算语言学（如基于统计的自然语言处理）、计算生物学（如序列分析）、数据压缩等领域。 当n分别为1、2、3时，又分别称为一元语法（）、二元语法（）与三元语法（）。 示例 参考文献
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混合模型
在統計學中，混合模型（Mixture model）是用於表示母體中子母體的存在的機率模型，換句話說，混合模型表示了測量結果在母體中的機率分布，它是一個由數個子母體之機率分布組成的混合分布。混合模型不要求測量結果供關於各個子母體之機率分布的資訊即可計算測量結果在母體分布中的機率。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model） 對一維的隨機變數X的高斯分佈存在以下機率密度函數： F_X(x) = P_{X}(X \leq x…
古登堡-里克特定律
古登堡－里克特定律（）是地震学中的一个定律，表示震级与某一地区大于等于该震级的地震数量之间的关系，由地震学家宾诺·古登堡与查尔斯·弗朗西斯·里克特于1956年提出。该定律的表达式为 : \!\,\log_{10} N = a - b M 或 : \!\,N = 10^{a - b M} 其中 \!\, N 表示震级\!\, \ge M 的地震数量， \!\, a 与 \!\, b 为常数。 参考文献
生成模型
在概率统计理论中，生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。 香农（1948）给出了有一个英语双词频率表生成句子的例子。可以生成如“representing and speedily is…