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概率图模型，在概率模型的基础上，使用基于图的方法来表示概率分布（概率密度/密度函数），是一种通用化的不确定性知识表示和处理方法。
在图模型中，随机变量构成了图中的节点，而随机变量之间的关系（比如相关、独立、不独立、条件独立、因果）则构成了图中节点之间的边
随机变量的常见关系度量指标：
对于随机变量之间的因果关系分析
维特比算法（Viterbi algorithm）是一种寻找最短路径的动态规划算法。可以用于寻找最有可能产生观测事件序列的维特比路径——隐含状态序列，适应于多步骤每步多选择模型的最优选择问题，比如HMM。
维特比算法是针对暴力枚举法的优化
假设有一个长度为$l$的序列，其中$l$对应总天数
其中第$i$天的隐含状态可能情况有$n$种，第$i+1$天的隐含状态可能情况有$m$种
第$i$天的最大概率为$P_i=argmax_k({P_{ik}},k=1,...,n)$，其中$P_{
AC 算法，即 Aho-Corasick 自动机算法，是两位创始人的名称凑出来的（国际惯例起名法了属于是，但是简称和强化学习里的 Actor-Critic 算法重名，需要注意区分~）
此算法的时间复杂度为O(n)，与匹配字符串的数目无关，只跟被匹配字符串长度有关
特性：核心思想和[[1_study/algorithm/字符串类算法/单模式匹配算法 KMP]]（建议先看懂这个）是一致的，都通过寻找字符串的内部规律，达到每次失配时的高效跳转，只不过AC算使用前缀
KMP，全称为Knuth-Morria-Pratt，是三位创始人的名称凑出来的
KMP 算法是一种字符串匹配算法，时间复杂度 ：O(n+m)
特性：字符串头部和尾部会有重复的部分，利用这部分信息，减少匹配次数
理解字符串的前缀和后缀
- 把字符串切割成非空的两份，前面那份就是前缀，后面那份就是后缀
- 所有前缀的可能性组成了前缀集合，所有后缀的可能性组成了后缀集合，比如”Harry”的前缀集合是{”H”, ”Ha”, ”Har”, ”Harr”}，而”Potter”的后缀集合是{”otter”,
轻量级Python文件性能查看器
安装：pip install tuna
用法1：运行性能分析
python -mcProfile -o program.prof yourfile.py
tuna program.prof
用法2：模块导入性能
python -X importtime yourfile.py 2> import.log
#简写方法
python3 -X importtime -c "import本文罗列了一些热门的自动机器学习项目
AutoGluon 更倾向于使用多模型的 ensemble，利用多层 stacking + k-fold bagging 来实现更好更稳定的模型效果。当然基本的超参优化也是具备的。
自带了一系列的特征工程自动化组件，例如各种缺失值的预处理，日期特征，类别特征，文本特征处理等。但这部分功能相对基础
针对部署时进行优化，比如训练子模型替代多模型；引入模型蒸馏
代码整
网格搜索(Grid Search)会遍历给定参数空间内的所有参数组合，并选择最优的一组，相对于暴力枚举法，有点浪费时间
随机选择(Randomized Search)参数空间内的参数组合，可能有的参数组合不会被选到，效率比网格搜索高
贝叶斯优化(Bayesian Optimization)是一种通用的黑盒优化
sqlite3是一种文件数据库，Python内置了sqlite3驱动：
import sqlite3
# 数据库连接
con = sqlite3.connect('mydata.sqlite')
# 执行sql-建表语句
query = "CREATE TABLE test (a VARCHAR(20), b VARCHAR(20), c REAL, d INTEGER);"
con.execute(query)
con.co