摘要：本书的目标是建立一个框架，该“框架”能结合机器学习中两种不同范型，即全局学习和局部学习。全局学习把注意力放在以全局的方式描述现象或建模数据上，例如变量的分布通常用于合计数据的估计，它的输出通常可能是重新构建数据，这种方法学派包括了贝叶斯网络、高斯混合模型和隐马尔科夫模型，

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