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 ...

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 ...

引自：http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/45047377 有幸用最近两个月的业余时间把”统计机器学习”一书粗略的学习了一遍，同时结合“模式识别”、“数据挖掘概念与技术”的知识点，对机器学习的一些知识结构进行梳理与总 ...

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 ...

集成学习(Ensemble Larning)本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个 ...

目的：为了让训练效果更好 bagging：是一种并行的算法，训练多个分类器，取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法，根据前一次的结果，进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法，第一步使用多个算法求出结果，再将结果作为特征 ...