《模式识别和机器学习》资源 Bishop的《模式识别和机器学习》是该领域的经典教材，本文搜罗了有关的教程和读书笔记，供对比学习之用，主要搜索的资源包括CSDN：http://download.csdn.net/search?q=PRML ，Memect：http://ml.memect.com ...

不同于模式识别中人类主动去描述某些特征给机器，机器学习可以这样理解：机器从已知的经验数据（样本）中，通过某种特定的方法（算法），自己去寻找提炼（训练/学习）出一些规律（模型）；提炼出的规律就可以用来判断一些未知的事情（预测）。 也就是说，模式识别和机器学习的区别在于：前者喂给机器的是各种特征描述 ...

模式识别与机器学习 [国科大] 视屏链接 模式: 为了能够让机器执行和完成识别任务，必须对分类识别对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，这种对象的描述即为模式。 模式识别系统过程： 特征提取与选择 训练学习 分类识别 模式识别过程从信息层次 ...

1.1 什么是模式识别 模式识别概念 所谓模式识别的问题就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体 ...

久仰Bishop的大作“Pattern Recognition and Machine Learning”已久，在我的硬盘里已经驻扎一年有余，怎奈惧其页数浩瀚，始终未敢入手。近日看文献，屡屡引用之。不 ...

模式识别与机器学习中常用的一种学习算法，是使用一系列的学习器（分类器）通过某种规则（投票法、加权投票等）将各 ...

出发点： 　　当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi )是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。 由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。 （贝叶斯分类规则是基于统计概念的。 如果只有少数模式样本，一般 ...

前几天听一个讲座，讲到‘模式识别’ ，刚好自己最近看机器学习的东西，那么'模式识别'和’机器学习‘到底有什么区别呢？网上看了一下说 模式识别是喂给机器已知特征，然后让机器去进行判断，而机器学习是喂给机器海量数据，让机器自己去判断未知事物。什么鬼，搞不懂什么意思？今天和实验室的小伙伴讨论了一下，感觉 ...