3.5　小结

为了更好地挖掘出各种观测现象之中包含的信息，通常可以对隐含在现象背后的因素或参数进行建模。隐变量模型就是这样一种方法，它构建起了观测变量和隐含变量之间的映射关系，为更好地描述观测、分析信息提供了有力的手段。本章围绕最常用的三种隐变量模型展开介绍，并通过一些典型实例来介绍基本原理以及各个模型中需要重点解决的训练问题。受篇幅所限，本章以给出方法和结论为主，并未涉及过多的推导过程。读者如果需要深入学习，请进一步参考相应的参考文献。