基本知识
- 模式识别是一门技术科学，目的是研究出能自动进行模式分类和描述的机器系统
- 模式识别是用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉和触觉等感官识别外界环境的自然信息的工作。
- 模式识别是一门边缘学科。他与人工智能、信号处理、计算机科学技术、概率统计、最优化理论、模糊集论、信息论、数字图像处理、形式语言、心理学、语言学等有密切的联系。
模式
- 所有人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式。例如信息、图形、文字、状态、气味等。
- 模式不是指事物的本身，而是指我们从事物中获得的信息。
- 通常阿布对具体的个别事物进行观察所得到的、用数学形式表达的特征描述称为模式（样本），而把同一样品你中…
一个例子
模式识别的基本过程由三个关键步骤组成。
预处理
目的是去除噪声，加强有用的信息。如对象分割、边缘检测、图像增强。
特征提取
要建立模式识别系统，必须要测量对象的特性，产生描述参数。这些原始数据组成的空间，叫做测量空间。
识别
模式分类或模式描述：根据所获得的特征来一个被测对象赋一个标记。
贝叶斯决策论
参数估计和非参数估计
线性判别函数
深度神经网络
独立于算法的机器学习
机器学习的工作方式
- 选择数据
- 数据建模
- 验证模型
- 测试模型
- 使用模型
- 调优模型
聚类算法
