模式识别领域主要关注的就是如何通过算法让计算机自动去发现数据中的规则,并利用这些规则来做一些有意义的事情,比如说,分类.以数字识别为例,我们可以根据笔画规则启发式教学去解决,但这样效果并不理想.我们一般的做法是: 1,统一尺寸; 2,简化色彩; 3,计算灰度平均值; 4,计算哈希值(生成指纹);当有...
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2015-05-15 19:29:11
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http://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/45217335 模式识别http://ceit.ucas.ac.cn/index.php?id=527 中科院在职读研http://news.cnblogs.com/n/521088/ 数学+记忆....
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2015-05-15 13:20:54
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信息论 在本章中，我们讨论概率论和决策论的许多概念，他们是本书随后讨论的基础。我们通过引入一些信息论领域额外的概念来结束本章，这些概念也在模式识别和机器学习技术的发展中也是很有用的。再次，我们只关注关键的概念，并建议读者参考其他地方更详细的讨论（Viterbi和Omura，1979;Couver和Thomas，1991;MacKay，2003年）。
我们首先考虑一个离散型随机变量x并问当我们...
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2015-05-15 09:11:36
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深度学习 vs. 概率图模型 vs. 逻辑学摘要：本文回顾过去50年人工智能（AI）领域形成的三大范式：逻辑学、概率方法和深度学习。文章按时间顺序展开，先回顾逻辑学和概率图方法，然后就人工智能和机器学习的未来走向做些预测。【编者按】在上个月发表博客文章《深度学习 vs. 机器学习 vs. 模式识别》...
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2015-05-12 22:33:18
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其主要功能是：在给定的滑动窗口大小下，对每个窗口内的像素值进行快速相加求和在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁的在某...
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2015-05-12 20:56:44
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决策论 我们已经在1.2节看到概率论如何为我们提供了对量化和操作不确定性的一个一致数学框架。这里，我们转向决策论的讨论，当它与概率论结合时，使得我们在涉及模式识别中遇到的不确定性情况下可以做出最优决策。
假设我们有一个输入向量x以及相应的目标向量t，我们的目标是给出x的新值来预测t。对于回归问题，t由连续变量组成，而对于分类问题，t代表类标签。联合概率分布p（x，t）提供了与这些变量相关的不...
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2015-05-12 15:51:06
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这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一開始仅仅只是被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供參考。1. K-Ne...
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2015-05-11 21:44:07
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算法笔记-DTW动态时间规整
动态时间规整/规划(Dynamic Time Warping, DTW)是一个比较老的算法，这个笔记从一个简单的DTW计算例子引出DTW的定义并讨论了DTW的实现细节。...
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2015-05-11 00:08:12
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EM算法，之前上模式识别课上，推导过，在《统计学习方法》中没耐性的看过几次，个人感觉讲的过于理论，当时没怎么看懂，后来学lda，想要自己实现一下em算法，又忘记了，看来还是学的不够仔细，认识的不够深刻，现在做点笔记。本文是看了几篇blog和《统计学习方法》之后做的笔记，只是用来给自己做记录，很多.....
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2015-05-10 17:09:57
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证码识别--资料收集一、验证码基础知识 验证码设计的目的就是区分“人”和“机器”，所以它在被设计的时候，主要的目的就是防止被采用就是自动识别出来。所以作为破解者来说，一开始就是处于劣势地位的。当然这使得验证码的破解变成了一项结合图像识别、模式识别的猜谜解题活动。 验证码的识别很难达到100%。因为....
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2015-05-10 14:10:53
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