《模式識別和機器學習》資源 Bishop的《模式識別和機器學習》是該領域的經典教材，本文搜羅了有關的教程和讀書筆記，供對比學習之用，主要搜索的資源包括CSDN：http://download.csdn.net/search?q=PRML ，Memect：http://ml.memect.com ...

不同於模式識別中人類主動去描述某些特征給機器，機器學習可以這樣理解：機器從已知的經驗數據（樣本）中，通過某種特定的方法（算法），自己去尋找提煉（訓練/學習）出一些規律（模型）；提煉出的規律就可以用來判斷一些未知的事情（預測）。 也就是說，模式識別和機器學習的區別在於：前者喂給機器的是各種特征描述 ...

模式識別與機器學習 [國科大] 視屏鏈接 模式: 為了能夠讓機器執行和完成識別任務，必須對分類識別對象進行科學的抽象，建立它的數學模型，用以描述和代替識別對象，這種對象的描述即為模式。 模式識別系統過程： 特征提取與選擇 訓練學習 分類識別 模式識別過程從信息層次 ...

引自：http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/45047377 有幸用最近兩個月的業余時間把”統計機器學習”一書粗略的學習了一遍，同時結合“模式識別”、“數據挖掘概念與技術”的知識點，對機器學習的一些知識結構進行梳理與總 ...

1.1 什么是模式識別 模式識別概念 所謂模式識別的問題就是用計算的方法根據樣本的特征將樣本划分到一定的類別中去。模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，把環境與客體統稱為“模式”。隨着計算機技術的發展，人類有可能研究復雜的信息處理過程，其過程的一個重要形式是生命體 ...

久仰Bishop的大作“Pattern Recognition and Machine Learning”已久，在我的硬盤里已經駐扎一年有余，怎奈懼其頁數浩瀚，始終未敢入手。近日看文獻，屢屢引用之。不 ...

模式識別與機器學習中常用的一種學習算法，是使用一系列的學習器（分類器）通過某種規則（投票法、加權投票等）將各 ...

出發點： 　　當已知或者有理由設想類概率密度函數P(x|ωi )是多變量的正態分布時，上一節介紹的貝葉斯分類器可以導出一些簡單的判別函數。 由於正態密度函數易於分析，且對許多重要的實際應用又是一種合適的模型，因此受到很大的重視。 （貝葉斯分類規則是基於統計概念的。 如果只有少數模式樣本，一般 ...