本文主要是介绍2-3月份总结，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
做了一段时间的AQI预测，刚开始是研究了下olap，分析了下气象和空气质量数据和AQI到底有没有影响。然后就开始找各种方法，什么贝叶斯网络，卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，条件随机场等等。。后来选定了条件随机场，我也不知道为什们就选了条件随机场。。然后下载了crf++就开始了工作。。
对条件随机场的原理稍微了解，但是不甚，什么生成模型，判别模型的却别也只是基于书本上的描述，真正的却别不知道；
crf++的特征unigram，bigram什么区别，不知道；
crf是基于马尔科夫模型的，那crf的转移矩阵在哪里，不知道；
maybe它用转移特征代替了，那crf++的转移特征是怎么表示的，不知道；
特征选择，怎样选出最合适的特征，最合适于所用的分类器的特征，不知道；
这一个月来的绞尽脑汁似乎只证明了一件事，预测用10-folds交叉验证不太合适！！！
这篇关于2-3月份总结的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
