17计算机实验班模式识别-
第二次作业
学习笔记： 第一章 模式识别 模式识别的定义：根据已有知识的表达，针对待识别模式，判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值。其本质上是一种推理过程。 模式识别可分为字符识别、交通标志识别、动作识别等等。 数学解释：模式识别可以看做一种函数映射f（x），将待识别模式x从输入空间映射到输出空间。函数f -
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预习记录&课后复习 第一章我们学习了模式识别与机器学习的基本概念 1.1根据任务，模式识别可以划分为"分类”和“回归”两种形式。 模式识别:根据已有知识的表达，针对待识别模式，判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值。由此可见，模式识别本质上是一 种推理(inference) 过程。 1.2数学解 -
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机器学习笔记 一、机器学习的相关概念 模式识别 是根据已有知识的表达，针对待识别模式，通过计算机用数学技术方法来判别所属的类别或是预测对应的回归值。环境与客体统称为“模式”。 根据任务，模式识别可以分为「分类」和「回归」两种形式。 输入待识别模式，经过模式识别模型进行计算处理，输出其所属类别或回归值 -
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第一章 模式识别基本概念 1.1 模式识别的基本概念 模式识别的应用实例：字符识别，动作识别，目标抓取等。 模式识别概念 ：根据已有知识的表达，针对待识别模式，判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值。 模式识别划分为"分类"和"回归"两种形式。分类：输出量是离散类别表达，即模式所属的类别。回归： -
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第一章 模式识别基本概念 第二章 基于距离的分类器 第三章 贝叶斯决策与学习 第四章 线性判据与回归 -
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第一章 1.2模式识别数学表达 输入空间&输出空间 模型的概念 用于回归 用于分类 判别函数 判别公式&决策边界：用于分类 特征&特征空间 1.3特征向量的相关性 特征向量点积：代数定义 特征向量点积：几何定义 特征向量投影 点积与投影 残差向量 特征向量的欧氏距离 1.4机器学习基本概念 训练样本 -
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模式识别 模式识别定义 模式识别：根据已有知识的表达，针对待识别模式，判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值 根据任务，模式识别可以划分为“分类”和“回归”两种形式，其中分类的输出量是离散的，回归的输出量是连续的。 模式识别数学表达 模式识别可以看做一种函数的映射，将待识别模式x从输入空间映射到 -
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学习笔记 第一章 基本概念 模式识别的形式 分类 输出是离散的 回归 输出是连续的 回归是分类的 基础 ，离散的类别值由回归值做判别决策得到。 特征的特性 具有辨别能力：基于统计学规律 鲁棒性：抗干扰性，稳健性 特征向量的相关性 点积 对称性 投影 不具备对称性 残差向量 欧氏距离 综合考虑方向和模 -
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模式识别 根据已有知识的表达（函数映射），针对待识别模式，判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值，是一种推理过程，可划分为“分类”和“回归”两种形式。 模式识别任务的模型通过机器学习获得。 机器学习 利用训练样本，对目标函数进行学习优化（参数、模型结构等），得到理想的模型的过程。 提高泛化能力：