《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 ...

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 ...

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。不得不再翻出来准备细读一番。有条件的话也要写写读书笔记的，要不基本上也是边看边忘。 我在V盘分享 ...

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 ...