什么是模式识别(Pattern Recognition)? 按照Bishop的定义,模式识别就是用机器学习的算法从数据中挖掘出有用的pattern. 人们很早就开始学习如何从大量的数据中发现隐藏在背后的pattern.例如,16世纪的Kepler从他的老师Tycho搜集的大量有关于行星运动的数据中发现了天体运行的规律,并直接导致了牛顿经典力学的诞生.然而,这种依赖于人类经验的.启发式的模式识别过程很难复制到其他的领域中.例如手写数字的识别.这就需要机器学习的技术了.(顺便提一下,开普勒定律在物理…

Thinking In Java读书笔记--对象导论[对象]服务提供者==>将对象看做一个服务提供者[程序员分类][类创造者]/[客户端程序员] [访问控制存在的原因?][1]客户端程序员无法触及他们不该触及的部分[2]允许库设计者/类创造者改变类的内部工作方式而不用担心会影响客户端程序员 [Java访问指定词,access specifier]public private protected [组合,composition][聚合,aggregation][has-a,拥有关系] [继承]==…

Linear Basis Function Models 线性模型的一个关键属性是它是参数的一个线性函数,形式如下: w是参数,x可以是原始的数据,也可以是关于原始数据的一个函数值,这个函数就叫basis function,记作φ(x),于是线性模型可以表示成: w0看着难受,定义一个函数φ0(x) = 1, 模型的形式再一次简化成: 以上就是线性模型的一般形式.basis function有很多选择,例如Gaussian.sigmoid.tanh (tanh(x) = 2 * sigmoid(…

一个例子: 两个盒子: 一个红色:2个苹果,6个橘子; 一个蓝色:3个苹果,1个橘子; 如下图: 现在假设随机选取1个盒子,从中.取一个水果,观察它是属于哪一种水果之后,我们把它从原来的盒子中替换掉.重复多次. 假设我们40%的概率选到红盒子,60%的概率选到蓝盒子.并且当我们把取出的水果拿掉时,选择盒子中任何一个水果还是等可能的. 问题: 1.整个过程中,取得苹果的概率有多大? 2.假设已经去的了一个橘子的情况下,这个橘子来自蓝盒子的可能性有多大? (这里,推荐一篇好文:数学之美番外篇:平凡而…

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); 当有新的测试图片时,只需利用"汉明距离"来判断两张图片之间不同的数据位数量就可以了.这是最简单快速的方法.缺陷是如果图片上加几个字,就认不出来了.因此,它的最佳用途就是用来通过缩略图找原图…

计算机是头脑延伸的工具,是一种不同类型的表达媒体.本文以背景性的和补充性的材料,介绍包括开发方法概述在内的面向对象程序设计(Object-oriented Programming,OOP)的基本概念. 本文通过概念+代码的方式,来帮助读者了解面向对象程序设计的全貌. 抽象过程 概念 机器模型:位于解空间内,是对问题建模的地方:可以这样理解,汇编语言和命令式语言,在解决问题时要基于计算机的架构:因此架构限定了解决方案,所以说机器模型是解空间. 实际待解决问题:问题空间,是问题存在的地方 如何抽象…

2.1. Binary Variables 1. Bernoulli distribution, p(x = 1|µ) = µ 2.Binomial distribution + 3.beta distribution(Conjugate Prior of Bernoulli distribution) The parameters a and b are often called hyperparameters because they control the distribution of…

1.1. Example: Polynomial Curve Fitting 1. Movitate a number of concepts: (1) linear models: Functions which are linear in the unknow parameters. Polynomail is a linear model. For the Polynomail curve fitting problem, the models is : which is a linear…

x, a vector, and all vectors are assumed to be column vectors. M, denote matrices. xT, a row vcetor, T means transpose of a vector or matrix. (w1 , . . . , wm ), a row vector with m elements, and the corresponding column vector is written as w = (w1 …

熵 给定一个离散变量,我们观察它的每一个取值所包含的信息量的大小,因此,我们用来表示信息量的大小,概率分布为.当p(x)=1时,说明这个事件一定会发生,因此,它带给我的信息为0.(因为一定会发生,毫无悬念) 如果x和y独立无关,那么: 他们之间的关系为: (p(x)=1时,h(x)=0,负号为了确保h(x)为正,这里取2为底是随机的,可以取其他的正数(除了1)) 因此,对于所有x的取值,它的熵有: 注:,当遇到时, 这里插一段信息熵的解释: ———————————————————————————…