1.hmmlearn工具包
实现中文分词，完全没懂。
第九章:走进深度学习-神经网络算法
前言：机器学习下面的一个分支，运用神经网络算法的，属于深度学习。
深度学习算法一般是和计算机视觉挂钩的。
1.k近邻算法(KNN)。
K近邻算法很好理解。就是当前待分类点的K个邻居，属于哪种分类的概率大，我们也就将这个点分到该类别下。利用此图，可以更好地理解。
优缺点：
相当于待分类的这个点，要和所有的样本都计算一次距离，所以时间复杂度为O(n)
可以用来测试的一个数据集（CIFAR-10）：
计算距离的话，可以选用L1距离，也可以显示L2距离（欧式距离），欧式距离用的比较多。
交叉验证:
主要是为了解决测试集只能使用一次，而待求解的参数比较多的缺陷。对训练集进行切割，重新多次选定不同的数据源，作为训练集。来求解参数的一种方法。
