一，引言
之前几个章节讨论的都是监督聚类，从本章开始讨论非监督聚类，即训练模式不带标签的情形。
聚类的步骤：
1，特征选择。选取最能够表示我们目标物体信息的特征。
2，相似性度量。给出两个特征量相似点或者不想似的地方。
3，聚类标准。聚类标准。可能由损耗函数（cost function）或者其他形式表达。
4，聚类算法。根据相似性度量和聚类标准，阐明数据的结构。
5，...
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2014-07-28 16:10:33
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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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2014-07-27 22:56:29
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本章是监督学习的最后一部分，主要有三个目标。
首先，根据系统的分类错误概率来评估系统性能。
其次，将整个系统设计的各个阶段组合到一起。
最后，引入无标签数据，简单介绍半监督学习
1，ERROR-COUNTING方法
2，探求有限的数据集的大小
3，一个医学图像的学习案例
4，半监督学习：生成模型（generative model）;基于图的方法（graph-bas...
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2014-07-26 15:18:10
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本章的假设前提是不同类之间存在相关性。连续的特征向量不是孤立的。
1，贝叶斯分类器
2，马尔科夫链模型
3，the viterbi algorithm
4, 信道均衡（channel equalization）:任务是回复被传输通道或者噪音破坏的信息序列。
5，隐式马尔科夫模型
6，带状态持续模型（state duration model）的HMM
...
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2014-07-25 11:05:21
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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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2014-07-24 22:04:52
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对语音识别来讲，同一个单词被同一个人每次说的情况都不同，给识别带来苦难。本章讨论的就是对不同的情形如何定义适应不同特性的度量。
1，基于最优路径搜索的度量：①贝尔曼最优性原则和动态编程②编辑距离（The Edit Distance）③在语音识别动态时间扭曲（DTW）, speaker-dependentrecognition. speaker-independentrecognition.
2...
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2014-07-24 10:27:44
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这两个名词是模式识别和信息检索中用到的度量值。
浅显易懂的理解，用下面的图片和公式最好不过。
那么
- 召回率R：用检索到相关文档数作为分子，所有相关文档总数作为分母，即R = A / ( A + C )
- 准确率P：用检索到相关文档数作为分子，所有检索到的文档总数作为分母．即P = A / ( A + B )....
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2014-07-23 22:39:37
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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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2014-07-23 15:04:56
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本章将关注图像分析领域的feature generation.
1,区域特征：①纹理特性②局部线性变换提取纹理特征③矩④参数模型
2，形状和尺寸特征：①傅里叶特征②链式编码，它是边界形状描述最常用的技术③基于矩（moment）的特征④几何特征
3，分形（A GLIMPSE AT FRACTALS）
1980年代有两个重要工具被引入模式识别应用领域：神经网络和...
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2014-07-23 13:16:36
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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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2014-07-22 22:59:12
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