Recently, I am studying Maching Learning which is our course. My English is not good but this course use English all, and so I use English to record my studying notes. And our teacher is Dr.Deng Cai and reference book is Pattern Classfication. This is only my studing notes and I want to share to this blog.

 

OK, first question, what is Machine Learning?

  • Machine learning is the study of computer systems that improve their performance through experience.
  • Learn existing and known structures and rules.
  • Discover new findings and structures. (e.g Face recognition, Face recognition)

For example:

                                       

 dog                                                                                                       cat

Now I want to ask you the follow picture is what?

This is a typical case of Machine Learning (or  Pattern Classification).

Second, some terminology:

  • Supervised learning vs. Unsupervised learning (监督学习和非监督学习,注:这里二者的主要区别在于监督学习给出了类别而非监督学习是要自己去聚合的即自己找出类别)
  • Training data & test data (训练数据和测试数据)
  • Supervised learning: Classification, Categorization, Decision making
  • Unsupervised learning: Clustering, Matrix factorization, Topic modeling

Third, how pattern system work:

  • Domain-specific knowledge (e.g Acquisition, representation)
  • Data acquisition (e.g camera, ultrasound, MRI,….)
  • Preprocessing (e.g Image enhancement, segmentation)
  • Representation (e.g Features: color, shape, texture,…)
  • Decision making (e.g use of Statistical (geometric) pattern recognition or Artificial neural networks)
  • Post-processing; use of context
     Finally, an example:Fish Classification:Salmon v. Sea Bass (注:例子是对传送带上的与进行分类,两种鱼)
     We first use the length as feature:Representation: Fish Length As Feature (注:这里中文解释下,就是比较两个鱼的长度,用来进行分类)
 
     We next use the lightness as feature:Fish Lightness As Feature(同上,用光泽度)
     Two-dimensional Feature Space
 
     Complex Decision Boundary
 
 
     Now we know something about Machine Learning and how to classifiy the test data according to training data, but one thing must be attention:
  • Simple model à large training error, less test error
  • Complex model à less training error, large test error

OK, that's all.

Machine Learning的更多相关文章

  1. 【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

    K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...

  2. 【Machine Learning】Python开发工具:Anaconda+Sublime

    Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现 ...

  3. 【Machine Learning】机器学习及其基础概念简介

    机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...

  4. 【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统

    决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本 ...

  5. 【机器学习Machine Learning】资料大全

    昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...

  6. [Machine Learning] Active Learning

    1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi ...

  7. [Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列2:深入浅出ML之Entropy-Based家族

    声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine ...

  8. machine learning基础与实践系列

    由于研究工作的需要,最近在看机器学习的一些基本的算法.选用的书是周志华的西瓜书--(<机器学习>周志华著)和<机器学习实战>,视频的话在看Coursera上Andrew Ng的 ...

  9. matlab基础教程——根据Andrew Ng的machine learning整理

    matlab基础教程--根据Andrew Ng的machine learning整理 基本运算 算数运算 逻辑运算 格式化输出 小数位全局修改 向量和矩阵运算 矩阵操作 申明一个矩阵或向量 快速建立一 ...

随机推荐

  1. spring mvc + ehcache 利用注解实现缓存功能

    我的spring是3.1的,因为项目需求,需要在查询时候加上缓存,小白一个,完全没有用过缓存(ehcache),摸索了一天终于会了一点通过注解来使用ehcache进行缓存,立刻给记录下来. 首先 我的 ...

  2. for循环后面跟分号 - for (i = 0; i <= 3; i++);这不是错误语句

    #include<iostream> int main() { using namespace std; ; ; i <= ; i++); t = t + i; cout <& ...

  3. Java获得键盘输入的两种方法

    import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import ...

  4. serialVersionUID, ObjectInputStream与ObjectOutputStream类,Serializable接口,serialVersionUID的作用和用法

    ObjectInputStream与ObjectOutputStream类所读写的对象必须实现Serializable接口,对象中的transient和static类型成员变量不会被读取和写入 Ser ...

  5. C#如何测试代码运行时间

    1.System.Diagnostics.Stopwatch stopwatch = new Stopwatch(); stopwatch.Start(); // 开始监视代码运行时间 // 需要测试 ...

  6. 使用shell/python获取hostname/fqdn释疑

    一直以来被Linux的hostname和fqdn(Fully Qualified Domain Name)困惑了好久,今天专门抽时间把它们的使用细节弄清了. 一.设置hostname/fqdn 在Li ...

  7. SQL Server 重新组织生成索引

    标签:SQL SERVER/MSSQL SERVER/数据库/DBA/索引/统计信息 概述 无论何时对基础数据执行插入.更新或删除操作,SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引.随着时间的推移 ...

  8. Go项目结构和模块导入

    Go项目结构和模块导入 golang项目结构与其他语言类似,但是仍然有一些需要注意的地方. 项目结构 环境配置 go 命令依赖一个重要的环境变量:$GOPATH,它表示GO项目的路径,如下设置 exp ...

  9. Unicode编码解码在线转换工具

    // Unicode编码解码在线转换工具 Unicode 是基于通用字符集(Universal Character Set)的标准来发展,并且同时也以书本的形式(The Unicode Standar ...

  10. [ASP.NET MVC 小牛之路]02 - C#知识点提要

    本人博客已转移至:http://www.exblr.com/liam  本篇博文主要对asp.net mvc开发需要撑握的C#语言知识点进行简单回顾,尤其是C# 3.0才有的一些C#语言特性.对于正在 ...