“你说，就你现在学的东西，应该没有我不懂的。”
陈大跃很是自信。
许青山真就开口了。
“是这样的，我现在在研究markov逻辑网络在统计关系学习里的核心作用，和它能不能作为一个统一框架来统合.”
“然后现在在做拆分部分训练模式的地方有点问题”
“我在研究这个判别训练的部分嘛。”
“老师，你也是知道的，训练markov逻辑网络所用的数据集实际上是一个关系数据库。在封闭世界假设前提下，训练用的数据集是一组真值闭原子的集合.”
“那我再用证据谓词x和查询谓词y，对条件概率公式来求最大似然来学习权重那我用voted perceptron算法比较合适，还是trastive divergence算法比较合适？还是我都试一试，然后还有没有其他合适的算法？”
许青山跟连珠炮弹一样的话让陈大跃忍不住头大。
不是。
这小子不是还在学古典概率论吗？
马尔可夫，没问题啊？
怎么突然一拐弯就到统计关系学习，还有各种学习权重算法去了？
这小子，不会真把概率统计当跳板，要跳去电子信息那边学人工智能和机器学习吧？
陈大跃心中燃起了熊熊的危机感。
但危机感还没想明白，他突然又意识到了一件事。
许青山在呢吗又开始写新论文了？
他问到的这些问题，听起来就知道是一篇顺着论文架构下来的条理清晰的论证思路。
这本《probab theory rel》都还没在陈大跃手里捂热呢。
这边许青山就已经开始不声不响地捣鼓新论文，还捣鼓得有模有样的，进度
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