说话人确认(Speaker Verification)，是用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“____”问题

()模型是一种生成式有向图模型，主要用于处理离散型的数据，在信息检索、自然语言处理等领域有广泛应用。

()学派认为未知参数与其他变量一样，都是随机变量，因此参数估计和变量推断能统一在推断框架下进行。

若变量间存在显式的因果关系，则常使用()模型。

在已知模型的环境中学习称为()。

()网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的临近神经元。

()是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合

神经网络中最基本的成分是()模型。

机器学习在()正式被视为“解决知识工程瓶颈问题的关键”而走上人工智能主舞台的。

剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

()中期，“统计学习”闪亮登场并迅速占据主流舞台，代表性技术是支持向量机以及更一般的“核方法”。