模式识别(PR)领域:
关注的是利⽤计算机算法⾃动发现数据中的规律,以及使⽤这些规律采取将数据分类等⾏动。
聚类:目标是发现数据中相似样本的分组。
反馈学习:是在给定的条件下,找到合适的动作,使得奖励达到最大值。 其一个通用的特征是:探索(exploration)和利用(exploitation)的折中。
PRML三个重要工具:
1、概率论;
2、决策论;
3、信息论。
模式识别(PR)领域:
关注的是利⽤计算机算法⾃动发现数据中的规律,以及使⽤这些规律采取将数据分类等⾏动。
聚类:目标是发现数据中相似样本的分组。
反馈学习:是在给定的条件下,找到合适的动作,使得奖励达到最大值。 其一个通用的特征是:探索(exploration)和利用(exploitation)的折中。
PRML三个重要工具:
1、概率论;
2、决策论;
3、信息论。
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模式识别
动态聚类算法--C均值聚类以及近邻函数聚类方法介绍
器学习方面的经典书籍。
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,从而让机器对未知的事物进行判断; 后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知的
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