星星号

栏目分类:
返回
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
热门搜索
星星号 > 编程知识 > 正文

(机器识别与模式识别)机器感知与模式识别

作者:用户投稿 发布时间:2023-01-30 16:33:44 阅读次数:

本篇文章给大家谈谈机器识别与模式识别,以及机器感知与模式识别对应的知识点,文章可能有点长,但是希望大家可以阅读完,增长自己的知识,最重要的是希望对各位有所帮助,可以解决了您的问题,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

模式识别与机器学习是青春饭吗

模式识别与机器学习是青春饭吗

不是。

1、机器学习是机器根据某一事物的海量样本,总结出这一类型事物所具有的普遍规律,总结过程所使用的技能就是我们常说的算法。

2、模式识别主要被应用于图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。从发展史上来讲,模式识别其效果似乎总是差强人意。似乎已经有些过气的征兆,正在慢慢没落消亡。而机器学习依旧很受欢迎。

机器学习和模式识别有什么区别?看教材,发现它们的算法都一样啊。

一、方式不同

1、机器学习:是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

2、模式识别:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

二、研究过程不同

1、机器学习:学习是一项复杂的智能活动,学习过程与推理过程是紧密相连的,按照学习中使用推理的多少,机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。

2、模式识别:指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。

三、应用前景不同

1、机器学习:继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。

对机器学习的讨论和机器学习研究的进展,必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。

2、模式识别:一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容。

参考资料来源:百度百科-模式识别

参考资料来源:百度百科-机器学习

人工智能模式识别是什么,与数据挖掘有关吗

标准答案可以自行百度、谷歌,这里简单讲一下。

所谓人工智能,就是模拟人的意识、思维和处理事情的能力(这些你听听就好别当真)。这是一个很大的领域,你能想到的所有跟“智能”相关的都可以包括在内。所谓的智能家居、智慧城市什么的都是。

模式识别是一门学科,你可以把它当做一种处理问题的思路和方法。从名字来看,pattern recognition,首先就是”模式“,把自然界的问题抽象为一个个模式;然后”识别“,从这一点来说主要做的是分类工作(当然不仅仅是)。像是图像处理中的目标检测、分类问题就是典型的模式识别问题。

数据挖掘,这个更偏应用一些了。首先是数据,这个显然要用到数据库的各种技术和理论;然后是挖掘,一般而言也就是用机器学习的方法去做。(这里要说明的是机器学习和模式识别关系很紧密的,二者本来就有很多是共通的,我也不好去下定义;某种意义上来说也都是人工智能的范畴)

总结就是,人工智能是一种概念(巨大的坑。);模式识别偏应用一些,有很多具体的方法;数据挖掘就更是一个应用了,使用的方法既包括本学科的也需要机器学习、模式识别方向的知识。

如何理解以人为主的计算机工具的选择

2.5 以人为主的计算机识别

社会智能与综合集成系统

上面我们着重讨论了人的形象思维或者性智难以应用现在有计算机加以模拟的问题。人具有模式识别的能力,所谓模式指的是文字、图像、声音等物理模式,也包括人的心理过程等。人能够在一大群人中认出自己的朋友,尽管对方和自己已经多年没有见面了;人具有联想的能力,例如在看到红色玫瑰时就会自然联想到热闹的婚礼场面。按心理学的说法,人通过经验和社会实践等在大脑中形成了心理意象。心理意象大致可以分成记忆意象、意识意象和想象意象三种类型。模式识别中的识别在心理学界习惯称为“再认”,即Recognition,Cognitive是“认知”的英语原名,而识别则是再认,也就是说,人的大脑中有大量的记忆意象,当人和外界相接触,碰到的模式和记忆意象两者大致互相吻合时,就把输入的模式归之于它的记忆意象对应的类别,也就是起到把输入模式进行分类的作用。记忆意象的特征是忽隐忽现的、模糊不清的。人因为有了模式识别的能力,所以才能够正常的生活。

2.5.1 机器模式识别

现在已有了一门应用计算机来进行模式识别的学问,识别的机理和人大不相同,不是模拟形象思维而是采取了一种既简单并且又能够形式化的办法。以文字模式识别为例子,首先分析能够表征文字的一些具有关键作用的量,称为特征,这种特征不仅仅是一个而是若干个。如应用几个特征可以刻画一个文字,那么就把每个文字,应用一个相应的具有几个分量的向量加以表达。与此同时对每个文字建立一个模板,所谓的模板,也就是应用一个标准的向量加以表达,这样一来,对一个新遇到的文字,首先搜索与它对应的特征向量,然后把这个向量和模板向量互相比较,求两个向量之间的距离,和哪个模板间的距离最小,就判定为是该模板对应的文字,这样一来,文字识别的过程就变得比较简单:首先把文字进行二值化,然后抽取表征该文字的特征,构成一个向量,最后求向量间的距离。这种方法和人识别文字是大不相同的,虽然人进行识别的机理难以说清楚,但是人是从一个字的整体来想的,并不注重文字的某些细节。应用计算机进行模式识别的工作对简单的模式来说是进行分类;对复杂的模式,不但是分类并且是对模式的论述和分析。早期对模式识别技术较为重视的国家是日本,日本通产省在20世纪70年代初实施一个发展信息技术的模式情报、信息的处理的系统(PIPS)计划。这个计划的中心在于发展模式识别技术,目的是对文字、声音、图像、景物等加以处理、分析、分类、论述和理解,解决计算机和用户以方便的方式直接通信的问题。如使计算机能够自动识别字符、图形和声音信号等,把这种类型的信息直接送入计算机或者计算机直接输出这种类型的信息。1978年在京都举行的第4届国际模式识别大会(ICPR)上,日本的专家介绍了他们进行这个计划取得的成就并且组织会议参加者到东京的邮局参观邮政信函自动分拣系统:这种高度自动化的系统应用10个阿拉伯数字进行邮区编码,通过当时十分先进的数字识别技术对信函自动分拣。这是字符识别技术的有效应用,参观者对这新技术产生了深刻的印象。

2.5.2 统计模式识别

模式识别和机器智能具有紧密的联系。外国的机器智能专家中由于受以逻辑为基础的思想影响,所以把机器智能和模式识别两者分开,而有的机器智能专家则认为模式识别是机器智能的一个分支。两者最重要的相似点在于它们都致力于了解人的感知和认知过程,以便使机器具有相类似的能力。

所以应用计算机进行模式识别的技术取得了很大的成就,但是应用的过程并非是进行形象思维的模拟。但是人进行模式识别的过程可以说是形象思维的主要内容之一,并且综合集成在识别的过程中起着中心的作用。

在应用计算机进行模式识别的研究和应用过程中,人们把以往抽取模式特征为基础进行模式分类的方法称为统计模式识别,它实现从特征空间到类别空间的一个非线性映射。这由“模糊集”的创始人Zedeh确切地加以概括,“模式识别是实现由特征空间到类别空间的一个非线性映射”。人们很自然地想到,不必把模式识别的研究局限于仅仅实现一种映射的功能。如在识别的过程中引进反馈控制系统中人们已经十分熟悉的反馈机制,形成闭环系统,那就有可能获得更加好的识别性能。德国系统科学家Haken曾经以以往的观点提出过“建立一个动力学过程,应用它来进行模式识别”,即以一个动态来实现模式识别的看法。这种看法对模式识别的发展具有积极的意义,但是他没有把这种看法和计算机模式识别的研究紧密地联系起来,也没有能够建立令人信服的基础。

2.5.3 语义模式识别、句法模式识别

下面我们简单地介绍语义模式识别、句法模式识别。到现在为止应用计算机进行模式识别的工作中面对的都是十分死板的模式,对于建立模型这类重要的问题几乎完全忽略,把问题转为对样本的选择的特征。而选择的特征并没有一般的行之有效的方法。在应用计算机进行处理的前提条件下,上面谈到的关于一个模式包括两个部分的构思得到充分发挥。

一个模式也可以定义为:P=P(x,u)。u表示P的属性(应用一个向量表示)等,称为语义部分。其中x表示P的结构信息,称为句法部分。

考虑一个模式P,它由一些称为基元的基本元素组成,这些基元具有某些能够刻画基元性质的属性,属性可以应用数值表示,基元之间的相互联系应用关系属性表示;由若干基元可以组成子模式,再由若干子模式组成更加复杂的模式,依此类推,最后组成所研究的模式。如果这些构造的方法称为语义规则或者语义函数,于是就形成一个形式化的体系,可以采用一种称为“语义、句法方法”的方法来描述这一体系。这种描述也包括两个部分:一是句法部分,应用一个上下文无关文法或有限状态文法的导出式表示;二是语义部分,它包括基元、子模式的属性、基元和子模式间的关系属性和语义函数,如下表所示。

在应用计算机进行模式识别的发展过程中,最早应用的一般性的数学方法是统计法或者决策理论法,以后又提出一种以形式语言理论为基础的句法方法。这里谈到的语义方法、句法方法,作者早在1981年就提出来了,该方法实质上是把统计方法和句法方法有效地综合起来了。

另外在模式识别以前的工作中,许多情况是人们致力于研究一个识别器,应用各种方法和技巧,精益求精地来提高识别器的识别率和其他性能。这种研制单个识别器的想法是十分自然的事,以后受机器智能领域中多专家系统、多智能体(Agent)等工作的影响,开始了把若干个识别器加以集成起来的研究。人们知道,在20世纪80年代中期,Rumelhart等人提出了前向网络的BP学习算法,克服了感知器仅仅能够进行线性判断的缺点,使人工神经网络(ANN)成为实现模式识别的重要工具。但是在多层网络中要想把网络从一层到另外一层进行反馈,来实现模式识别,由于各个层变量的量纲不同,如进行反馈,则难以进行合理的解释。应用人工神经网络实现的模式仍然是一种非线性映射。

2.5.4 集成型模式识别

从定性到定量的综合集成法提出以后,人们了解到人的性智的重要性,那么在识别系统的设计过程中怎样才能够充分发挥人的作用?具体的做法是应用人工神经网络来研制识别器并且把若干个识别器加以集成。具体方法是应用一个多层次网络作为集成网络并且应用有教师的学习或者称监督学习,充分依靠人作为教师的作用来训练各个识别器,然后再训练集成网络,通过两次介入人的作用,从而提高识别率。关于应用集成网络对识别器进行集成研究,已经进行过一些工作,一个重要的事实是集成网络可以从输出层反馈到输入层,从而通过从输出层到输入层的反馈形成一个非线性动力学系统,从而整个集成网络成为一个非线性动力学系统或者称为集成型识别系统(戴汝为,1993)。

图2.5.1是集成型识别系统的模型示意图。

其核心是作为集成网络的非线性动力学系统的模型。非线性动力学系统模型的构建成功,起到把模式识别和控制系统两者沟通的作用并且可能为研制新型模式识别系统提供和以前不同的设计的作用,并且在每个识别器的设计过程中新应用教师的作用;对各个识别器,由于每个识别器的设计过程中选择的特征是不同的,所以各个识别器加以集成就起到了各个识别器互相弥补的作用。另外每个识别器的设计过程中发挥了教师的作用,再加上对集成网络的设计过程中再次发挥了教师的作用,所以是反复贯彻了发挥人的作用的构思。实践表明,集成型模式识别系统的性能优于各个识别器中任何一个单个识别器的性能。

模式识别和机器学习,数据挖掘的区别与联系

我的理解是这样的:

1.人工智能:给机器赋予人类的智能,让机器能够像人类那样独立思考。当然,目前的人工智能没有发展到很高级的程度,这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段,但目前我们可以让计算机掌握一定的知识,更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动。

2.机器学习。通俗的说就是让机器自己去学习,然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。举个最简单的例子,我们训练小狗狗接飞碟时,当小狗狗接到并送到主人手中时,主人会给一定的奖励,否则会有惩罚。于是狗狗就渐渐学会了接飞碟。同样的道理,我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算,样本数据可以是有类标签的,并设计惩罚函数,通过不断的迭代,机器就学会了怎样进行分类,使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。

3.数据挖掘。数据挖掘是一门交叉性很强的学科,可以用到机器学习算法以及传统统计的方法,最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识,从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用,用何种算法并不是很重要,关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。

4.模式识别。我觉得模式识别偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理,如语音识别,人脸识别等,通过提取出相关的特征,利用这些特征来进行搜寻我们想要找的目标。

比较喜欢这方面的东西,一点肤浅的认识,很高兴与你交流。

模式识别与机器学习主要关于什么的?与统计什么关系

1 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分,主要应用领域是图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。

2 机器学习(Machine Learning, ML)研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

最主要的应用领域有:专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。

3 数据挖掘可以用到机器学习算法以及传统统计的方法,最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识,从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用,用何种算法并不是很重要,关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。

模式识别,模式识别是什么意思

模式识别是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 什么是模式和模式识别?广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息;把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 模式识别的研究主要集中在两方面,即研究生物体(包括人)是如何感知对象的,以及在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容,属于认知科学的范畴;后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上是由三个相互关联而又有明显区别的过程组成的,即数据生成、模式分析和模式分类。数据生成是将输入模式的原始信息转换为向量,成为计算机易于处理的形式。模式分析是对数据进行加工,包括特征选择、特征提取、数据维数压缩和决定可能存在的类别等。模式分类则是利用模式分析所获得的信息,对计算机进行训练,从而制定判别标准,以期对待识别模式进行分类。 有两种基本的模式识别方法,即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法,即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术,又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作,就是结构模式识别或句法模式识别。 模式识别的应用包括文字识别,语音识别,指纹识别等。 模式识别技术是人工智能的基础技术,21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪,在这个以数字计算为特征的世纪里,作为人工智能技术基础学科的模式识别技术,必将获得巨大的发展空间。在国际上,各大权威研究机构,各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 应用计算机对一组事件或过程进行鉴别和分类。所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象,也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别,称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、 图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。 “模式识别”是用机器模拟人类识别事物的技术。它是信息科学的一个分支,是人工智能学科的一个重要组成部分。 早先的模式识别主要是从数学理论上去研究和分辨事物的特征。在电子计算机发明以后,实现了用机器代替人作识别工作。电子计算机是能代替人进行模式识别的理想设备,因此,现在的模式识别技术主要是利用电子计算机技术来实现数学理论上的分析和计算。 模式识别是一门通用的学科。在电信方面,它应用于话音控制的电话拨号、自动回答用户查询以及对指定的讲话人进行话音自动识别等。除此,它在医疗、国防、公安等部门也都有广泛的应用。例如,用于身份识别的虹膜识别系统、指纹自动识别系统、话音识别机、文字阅读器等都已是成熟的产品。智能计算机、智能机器人等也将随着模式识别技术的发展而达到更高的水平。 模式识别还可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 ①文字识别汉字已有数千年的历史,也是世界上使用人数最多的文字,对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天,如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈,也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前,汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入慢而且劳动强度大;自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 ②语音识别语音识别技术技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来,在生物识别技术领域中,声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目,并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术,该方法在语音识别时识别较快,也有较高的识别率。 2.3 指纹识别我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的。依靠这种唯一性,就可以将一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:left loop,right loop,twin loop,whorl,arch和tented arch,这样就可以将每个人的指纹分别归类,进行检索。指纹识别基本上可分成:预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 ③遥感遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 ④医学诊断 在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面,模式识别已取得了成效。

云计算,大数据,数据挖掘,机器学习,模式识别。这些概念之间的关系是怎么样的?

云计算:就是个炒得很热的商业概念,其实说白了就是将计算任务转移到服务器端,用户只需要个显示器就行了,不过服务器的计算资源可以转包。当然,要想大规模商业化,这里还有些问题,特别是隐私保护问题。

大数据:说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但如今所说的大数据特殊在哪呢?如今的问题是数据实在是太多了,这已经超过了传统计算机的处理能力(区别与量子计算机),所以对于大数据我们不得不用一些折衷的办法(比如数据挖掘),就是说没必要所有数据都需要精确管理,实际上有效数据很有限,用数据挖掘的方法把这些有限的知识提取出来就行了。·此外,数据抽样,数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。

数据挖掘:从数据中提取潜在知识,这些知识可以描述或者预测数据的特性。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等,这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别:数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据,或者如今商业领域所说的大数据,实际上指的就是数据挖掘,其实真正所谓大数据,或者Science杂志中提到的大数据,或者奥巴马提出的大数据发展战略,我的理解是,这些都远远大于数据挖掘的范畴,当然数据挖掘是其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。

机器学习:这个词很虚,泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词,如果想让计算机有效学习,目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以在科研界,只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略,一般都可以归到机器学习的范畴。此外,所谓学习,肯定要知道学什么,这就是所谓训练集,从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律,然后用一些别的数据(即测试集)来看看学得好不好,之后才能用于实际应用。所以,选取合适的训练集也是个学问。

模式识别:意思就是模式的识别。模式多种多样,可以是语言,可以是图像,可以是事物一些有意义的模块,这些都算。所以总体来说,模式识别这个词我是觉得有点虚,倒是具体的人脸图像识别、声音识别等,这些倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。

另外说说你的其他问题。

传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解,不过可以肯定的是,传统分析都有一定的分析方向,比如我就想知道这两个商品的关联情况,那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史,不过也挺时髦的,它是自动将那些关联程度大的商品告诉你,这期间不需要用户指定数据分析的具体对象。

如果想应对大数据时代,数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库,特别是并行数据库、分布式数据库,最好了解点。至于机器学习和模式识别,这些总的来说和数据挖掘关系不太大,除了一些特殊的领域外。

总之,概念挺热,但大数据还很不成熟,无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究,说实话,目前基本没有拓展性非常强的算法,所以未来大数据的发展方向,我也挺迷茫。

PS:将数据挖掘应用于商业,最最重要的就是如何确定挖掘角度,这需要你对具体应用的领域知识非常了解,需要你有非常敏锐的眼光。至于数据挖掘的具体算法,这些就交给我们专门搞研究的吧!(对算法的理解也很重要,这可以把算法拓展到你的应用领域)

模式识别与智能系统研究生的就业方向和就业前景怎么样?

首先本人也是一名模式识别与智能系统专业研究僧,个人觉得找工作不难,在中国找工作学历、学校是重点,专业方向影响比较小(当然,专业太。就另外说吧)。

其次感觉题主是想问作为一个模式识别专业以后的未来发展问题,其实研究僧就业一般都面临“专而不精”的问题,模式识别与机器学习其实是一个概念,就是重点在模式提取上面,语音识别,机器视觉,人工智能都是研究方向,这方面,没有深厚的数学功底是入不了门的,各种算法层出不穷呀,编程实现那更是一种折磨呀有没有。所以想学好这个专业真不容易,本人现在正挣扎在一大堆数据和建模中。毕竟三年时间太短,等你在这个方面摸到点门道就该毕业了,于是找工作就面临一个问题,毕业的时候研究水平不够,没法进入大公司的实验室(那里都是博士),于是就不得不改行从事相关工作,相关工作就很尴尬,因为平常时间都用在了各种研究上了,跟工作差别很大(完全没有做过的也有),所以竞争力就不如对口专业的研究僧甚至本科生。不过好的方面就是这个专业发展潜力巨大,如果能学以致用,那未来不可限量。

一般毕业初期出路:程序猿,互联网公司,国有企业,公务员,创业人士;

什么是机器学习?什么是模式识别?

机器学习(Machine Learning)一般被定义为一个系统自我改进的过程,但仅仅从这个定义来理解和实现机器学习是困难的。从最初的基于神经元模型以及函数逼近论的方法研究,到以符号演算为基础的规则学习和决策树学习的产生,和之后的认知心理学中归纳、解释、类比等概念的引入,至最新的计算学习理论和统计学习的兴起�当然还包括基于马尔可夫过程的增强学习,机器学习一直都在相关学科的实践应用中起着主导作用。研究人员们借鉴了各个学科的思想来发展机器学习,但关于机器学习问题的实质究竟是什么尚无定论。不同的机器学习方法也各有优缺点,只在其适用的领域内才有良好的效果。因此,以枚举的方法描述机器学习中的各个理论和算法可能是最合适的途径。

模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。

好了,文章到这里就结束啦,如果本次分享的机器识别与模式识别和机器感知与模式识别问题对您有所帮助,还望关注下本站哦!

推荐文章:

  • (云容灾白皮书)请描述云容灾解决方案的概念
  • (poetry)poetry中文
  • (mediaplayer播放器能跳片头)media player自动播放
  • (dart语言教程)dart编程
  • (初始化数组)初始化数组是什么意思
  • (兔克的餐厅)兔克的餐厅游戏免广告
  • (iproute)ip route add添加路由
  • (PHP连接MySQL)php连接mysql怎么写
  • (栈溢出)栈溢出工程师什么意思
  • (电脑配置命令)电脑配置命令行
  • Tag: 机器识别与模式识别
    欢迎分享转载→ (机器识别与模式识别)机器感知与模式识别
    本文地址:https://www.nvaweb.com/biancheng/5047.html

    编程知识栏目本月最新文章

    本站最新文章

    我们一直用心在做

    Copyright © 2021-2022 星星号-(www.nvaweb.com) 版权所有