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 ...

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 ...

集成學習(Ensemble Larning)本身不是一個單獨的機器學習算法，是通過構建並結合多個機器學習器來完成學習任務的思想。通常的集成學習的方法指的是同質個體學習器。同質個體學習器使用最多的模型是CART決策樹和神經網絡。按照個體學習器之間是否存在依賴關系可以分為兩類，第一個 ...

目的：為了讓訓練效果更好 bagging：是一種並行的算法，訓練多個分類器，取最終結果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一種串行的算法，根據前一次的結果，進行加權來提高訓練效果 stacking; 是一種堆疊算法，第一步使用多個算法求出結果，再將結果作為特征 ...