五、贝叶斯克里金（BK） H.Omre在（1987）把线性贝叶斯理论用于克里金估计技术，提出了贝叶斯克里金估计技术。他构想了一个模型，把用于空间估计的数据分为两类： 观察数据：是指那些精度比较高，但数量比较少的数据 猜测数据：是指那些精度比较低，但分布广泛的数据 在观测数据比较多的地方，估计结果主要受观测数据的影响；在观测数据比较少的地方，则主要受猜测数据的影响。 显然，井数据和地震数据的关系符合贝叶斯估计中观测数据和猜测数据的关系。

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用于根据编辑距离（Levenshtein距离）概念执行拼写检查。 BK树也用于近似字符串匹配。基于该数据结构，可以实现许多软件中的各种自动校正特征。 BKTree算法上分两步： 1 构造 在词典里面随便找一个词作为root节点，然后与其他词计算编辑距离n。若已有相同编辑距离n的子节点，就挂在子节点下；若没有，就新建边为n的子节点。如此递归下去。 2 查询 这里重点来了，编辑距离符合三角不等式：任意两条边的和大于第三条边。所以只用从根节点开始，找(d-n) < x < (d+n)的边。这样可以大量减少编辑距离的计算次数，即减少O(D*m*n)中的D。 3 举例 一构造那张图为例，假如我们输入

FastFuzzyStringMatcher FastFuzzyStringMatcher是用于快速内存中字符串匹配的BK树实现。 （也可用于 ）。 特征 快速，模糊，字符串匹配。 根据百分比进行搜索并编辑距离。 将数据与字符串关键字相关联，并同时返回两者。 例如，搜索文件名，然后返回关联的文件路径。 动机 尽管哈希映射可用于精确的字符串匹配，而尝试可用于前缀匹配，但目前很少有基于编辑距离或百分比差异的快速匹配解决方案。 当然，您可以搜索集合中的每个字符串，将其编辑距离与要搜索的关键字进行比较，但这往往效率很低。 FastFuzzyStringMatcher构建以使搜索效率更高。 设置 该项目最初是使用Eclipse和Java 8构建的，并且假设您已安装了最新的JDK，则应该干净地构建。 主类可以在src/main/java com.gitub.pekoto.fastfuzzys

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