2018级计算机实验班《机器学习》-
《机器学习》第一章至第三章学习笔记
第一章：机器学习概述 机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面： 传统的机器学习：包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、贝叶斯模型、神经网络等等。 深度学习（Deep Learning）：基于对数据进行表征学习的算法。好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效 -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
第一章模式识别基本概念 1.1 什么是模式识别 模式识别分为以下两种模式： 分类——输出是离散的类别表示，即输出待识别模式所属的类别；有二类/多类 回归——输出量是连续的信号表达（回归值）；输出量是单个/多个维度 回归是分类的基础：离散的类别值是由回归值做判别决策得到的。 模式识别——根据已有知识的 -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
作业标题 软件工程课程 课程连接 中国大学MOOC·模式识别与机器学习 作业说明 根据慕课和补充课件进行学习，并在自己理解的基础上，在博客园记录前三章的学习笔记。 作业要求 表述学习心得。以及可以依据自己的理解，描述知识点串接的思路 ###第一章 ####1.1 什么是模式识别？ 定义： 根据已有的 -
《机器学习》第一次作业——第一至第三章学习记录和心得
#《机器学习》第一次作业——第一至第三章学习记录和心得 ##第一章 模式识别基本概念 ###1.模式识别 概念：根据已有知识的表达或者说是函数映射，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。 模型：已有知识的表达方式，即f(x)。 -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
##一、模式识别的基本概念 ###1.1模式识别 1.定义：模式识别是根据已有的知识表达，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。 2.本质：模式识别本质上是一种推理过程 3.应用实例：计算机视觉（字符识别，交通标志识别，动作识别等），人机交互（语音识别等）、医学领域（模式识别） -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得 -
《机器学习》第一次作业——第一至第三章学习记录和心得
第一章 模式识别基本概念 模式识别 概念：根据已有知识的表达或者说是函数映射，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。 模型：已有知识的表达方式，即f(x)。 模式识别任务的模型通过机器学习获得。 机器学习 概念：利用训 -
机器学习一到三章笔记
##第一章 ##第二章 ##第三章 -
《机器学习》第一次作业——第一至三章学习记录和心得
机器学习学习笔记与心得记录 第一章 模式识别基本概念 1.1 什么是模式识别 应用 计算机视觉领域(字体识别，交通标识识别，动作识别...) 人机交互(语音识别) 医学领域 网络领域 金融领域 ... 基本定义： 分类与回归： 分类：输出量是离散的类别表达，即输出待识别模式所属的类别 输出量是连续的 -
机器学习第一次作业——第1-3章学习笔记
如下