人工智慧隸屬于大範(fàn)疇，包含了機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 與深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。如下圖所示，我們最興趣的深度學(xué)習(xí)則是規(guī)範(fàn)于機(jī)器學(xué)習(xí)之中的一項(xiàng)分支，而以下段落將簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的差異。
2020-12-18 15:45:31
3870 
API，使用數(shù)據(jù)挖掘、查詢語言和機(jī)器學(xué)習(xí)算法（例如協(xié)同過濾，基于內(nèi)容的推薦）提供的一項(xiàng)服務(wù)。其他API列表：Mashape Blog & RapidAPI Machine Learning collection
2019-10-06 08:00:00
的轉(zhuǎn)換功能。機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測1.Amazon Machine Learning：從數(shù)據(jù)中查找模式。該API的典型用法包括詐騙檢測、需求預(yù)測、目標(biāo)營銷和點(diǎn)擊預(yù)測等。2.BigML：提供云托管的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)
2018-05-03 16:41:16
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用（經(jīng)典）
2023-09-26 07:56:49
本書將機(jī)器學(xué)習(xí)看成一個(gè)整體，不管于基于頻率的方法還是貝葉斯方法，不管是回歸模型還是分類模型，都只是一個(gè)問題的不同側(cè)面。作者能夠開啟上帝視角，將機(jī)器學(xué)習(xí)的林林總總都納入一張巨網(wǎng)之中
2019-03-18 08:30:00
由東南大學(xué)教授授課的模式識(shí)別課件
2014-01-11 16:05:32
從現(xiàn)在開始，給一些模式識(shí)別算法的資料給大家！后面會(huì)給一些其它算法設(shè)計(jì)給大家！如果大家在學(xué)習(xí)中、研發(fā)中有什么問題，可以找http://item.taobao.com/item.htm?spm
2013-07-15 22:31:52
你知道嗎？MCU也能做Machine learning (ML)剛剛過去的2018年被稱為“人工智能元年”，2隨著單芯片計(jì)算力的不斷增長，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）不再是云計(jì)算和高性能處理器的專利，邊緣計(jì)算
2021-11-03 06:36:32
隨著單芯片計(jì)算力的不斷增長，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）不再是云計(jì)算和高性能處理器的專利，邊緣計(jì)算正在崛起！邊緣計(jì)算為AI提供了新的可能性，比如實(shí)時(shí)智能語音識(shí)別和實(shí)時(shí)人臉檢測，邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)性、可靠性和隱私安全性是云計(jì)算無法相比的。先通過視頻直觀的感受一下吧！
2021-11-03 09:21:52
Machine learning methods for wind turbine condition monitoring: A review風(fēng)力發(fā)電機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中常用的一些機(jī)器學(xué)習(xí)的方法
2021-07-12 07:29:54
項(xiàng)目名稱：圖像處理、模式識(shí)別試用計(jì)劃：1、以前曾經(jīng)購買小梅哥的紅色板子的學(xué)習(xí)套件，當(dāng)時(shí)是看著視頻進(jìn)行入門學(xué)習(xí)的?，F(xiàn)在已經(jīng)看完了那塊板子配套的全部視頻，所以想在AC620上，進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)。2、打算
2017-06-20 09:47:37
招聘崗位機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘工程師/信號(hào)與信息處理（實(shí)習(xí)） 崗位職責(zé)：1.篩選現(xiàn)場基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)總體數(shù)據(jù)特性；2.快速學(xué)習(xí)現(xiàn)場數(shù)據(jù)特性，對(duì)各類現(xiàn)場原始進(jìn)行有效分類和挖掘。 崗位要求：1.數(shù)學(xué)專業(yè)、信號(hào)
2017-08-18 10:26:22
正態(tài)分布、chi-square分布、t分布、F分布等。三、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)資料首推吳恩達(dá)的《斯坦福大學(xué)公開課：機(jī)器學(xué)習(xí)課程》視頻。這20集視頻確實(shí)是好視頻，但對(duì)初學(xué)者來說難度偏大。我有了一點(diǎn)機(jī)器
2017-09-01 11:05:58
本文翻譯自《ARM Embedded Machine Learning Design》一書。本書共有5章，小編會(huì)分別翻譯，并在公眾號(hào)連載，喜歡的同學(xué)請(qǐng)關(guān)注小編，以免錯(cuò)過精彩內(nèi)容哦！嵌入式軟件雜貨鋪
2021-12-20 06:35:21
人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間，主要有什么關(guān)系？
2020-03-16 11:35:54
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
2020-05-14 16:02:52
摘要： 閱讀本文以了解更多關(guān)于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面的知識(shí)，以及它們對(duì)商業(yè)化意味著什么。如果正確的利用模式識(shí)別進(jìn)行商業(yè)預(yù)測和決策，那么會(huì)為企業(yè)帶來巨大的利益。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）研究這些模式
2018-08-27 10:16:55
復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具。例如，這包括音頻信號(hào)或圖像中的復(fù)雜模式識(shí)別。本文討論了 CNN 相對(duì)于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢。后續(xù)文章“訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第2部分”將討論如何訓(xùn)練CNN
2023-02-23 20:11:10
需要圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別等方面MATLAB程序共享的朋友或同學(xué)可以加QQ：75 68 19 787，歡迎加入！
2012-05-10 16:45:37
如何采用DSP芯片實(shí)現(xiàn)圖像的模式識(shí)別？
2021-04-30 06:25:54
硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)ZISC的工作原理如何用VLSI設(shè)計(jì)硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ZISC技術(shù)及其在模式識(shí)別中的應(yīng)用
2021-04-12 06:55:38
` 本帖最后由 訊飛開放平臺(tái) 于 2018-8-24 09:44 編輯
作為模式識(shí)別或者機(jī)器學(xué)習(xí)的愛好者，同學(xué)們一定聽說過支持向量機(jī)這個(gè)概念，這可是一個(gè)，在機(jī)器學(xué)習(xí)中避不開的重要問題。其實(shí)關(guān)于
2018-08-24 09:40:17
下只列出了5、6個(gè)教程。下面的每個(gè)鏈接都應(yīng)該鏈接了和其他鏈接不同的資源，也會(huì)通過不同的方式（例如幻燈片代碼段)或者不同的角度呈現(xiàn)出這些內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning is Fun
2019-03-07 20:22:31
： 然后機(jī)器學(xué)習(xí) （Machine Learning） 就是這篇文檔的主題了，但是 機(jī)器學(xué)習(xí) 依舊是一個(gè)非常大的話題：原作者：RTThreadIoTOS
2022-09-06 14:54:26
理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場景和未來。深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式或一條路徑。其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)。比如其按特定的物理距離連接
2018-07-04 16:07:53
模式識(shí)別聽起來很高大上，其實(shí)就是特征識(shí)別。人類對(duì)事物的識(shí)別過程其實(shí)就是提取特征、根據(jù)特征對(duì)事物進(jìn)行分類的過程，然后人類就可以將這類事物的特點(diǎn)與規(guī)律套用到這個(gè)事物上。我們?cè)陂T禁課程中曾提出過一個(gè)雙人
2017-01-15 22:34:37
本書介紹了模式識(shí)別和人工智能中的基本理論以及相關(guān)的模型詳細(xì)講述貝葉斯決策、線性判別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、隱馬爾可夫模型、聚類技術(shù)等 給出模式識(shí)別中的一些經(jīng)典問題的解決方案。提供字符識(shí)別、筆跡鑒定、人臉檢測
2018-09-19 17:01:50
一級(jí)學(xué)科控制科學(xué)與工程二級(jí)學(xué)科081101控制理論與控制工程081102檢測技術(shù)與自動(dòng)化裝置081104模式識(shí)別與智能系統(tǒng)主要設(shè)置如下研究方向：(1)智能機(jī)器人控制技術(shù)研究不同信息獲取模式下的智能
2021-09-13 07:52:16
請(qǐng)問有什么芯片或模塊可以提取圖像中的某個(gè)元素，例如：攝像頭采集前方路況信息，然后把圖像進(jìn)行模式識(shí)別，判斷前方是否有汽車（也就是分析圖像中汽車元素）。要用單片機(jī)控制的，不用數(shù)學(xué)建模的。請(qǐng)問現(xiàn)在有這樣的芯片或模塊嗎？有急用 ?。?！
2017-10-12 22:03:42
提出了一種改進(jìn)的LSM-ALSM子空間模式識(shí)別方法，將LSM的旋轉(zhuǎn)策略引入ALSM，使子空間之間互不關(guān)聯(lián)的情況得到改善，提高了ALSM對(duì)相似樣本的區(qū)分能力。討論中以性能函數(shù)代替經(jīng)驗(yàn)函數(shù)
2008-11-11 17:32:04
29 為了提高帶鋼生產(chǎn)中板形模式識(shí)別精度，提出了基于支持向量機(jī)(svM)的改進(jìn)徑向基(RBF)網(wǎng)絡(luò)板形模式識(shí)別方法，由SVM回歸確定RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的初始參數(shù)，解決了傳統(tǒng)方法存在的學(xué)習(xí)時(shí)
2009-03-15 23:58:3616 模糊模式識(shí)別是模糊集理論研究中的重要方向，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)挖掘中的一種常用方法。超圓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)模型理解性都優(yōu)于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能以較少的數(shù)據(jù)量 蘊(yùn)涵
2009-06-01 16:46:5320 現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法以數(shù)據(jù)滿足一定的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律為前提，然而現(xiàn)實(shí)問題研究中存在大量分布不理想或小樣本情況。基于多元圖表示的廣義統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別提出基于類別樣本統(tǒng)
2009-06-04 10:54:1422 在機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別以及數(shù)據(jù)挖掘等諸多研究領(lǐng)域中，往往會(huì)面臨著“維數(shù)災(zāi)難”問題。因此，特征數(shù)據(jù)的降維方法，即將高維的特征數(shù)據(jù)如何進(jìn)行簡化投射到低維空間中再進(jìn)行
2009-11-18 13:58:3016 特征提取是模式識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)之一，本文提出了一種基于改進(jìn)ReliefF 算法的主成分特征提取方法，通過該方法進(jìn)行主特征特征提取可以有效降維，大大減輕了后續(xù)的分類器的
2009-12-12 13:47:4527 采用貝葉斯分類研究肌肉動(dòng)作模式識(shí)別方法
提出了一種結(jié)合AR 模型和貝葉斯分類的肌電信號(hào)動(dòng)作模式識(shí)別方法。首先將采集到的肌電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,提取AR 系數(shù)作為
2010-02-22 16:11:3325 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)故障模式的自動(dòng)識(shí)別與診斷，通過對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類功能及傳統(tǒng)電機(jī)故障診斷技術(shù)的分析，提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別的方法。針對(duì)電機(jī)故障
2010-08-14 16:32:0618 本文總結(jié)出三種字符識(shí)別的方法基于模板匹配的字符識(shí)別法、完全基于字符的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和筆畫類型的識(shí)別法以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別法。關(guān)健詞模式識(shí)別模板匹配字符結(jié)構(gòu)
2010-10-09 16:15:410 什么是模式識(shí)別
模式識(shí)別(PatternRecognition)是人類的一項(xiàng)基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識(shí)別”。隨著20世紀(jì)40年代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，
2009-04-10 12:41:422246 模式識(shí)別,模式識(shí)別是什么意思
模式識(shí)別是人類的一項(xiàng)基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識(shí)別”。隨著20世紀(jì)40年代計(jì)
2010-03-06 10:17:561924 什么是模式識(shí)別？
模式識(shí)別(Pattern Recognition)是人類的一項(xiàng)基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識(shí)別”。隨著20世紀(jì)4
2010-03-06 10:22:441014 模式識(shí)別技術(shù)在社會(huì)生活和科學(xué)研究的許多方面有著巨大的現(xiàn)實(shí)意義，己經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。文中就其理論基礎(chǔ)與主要方法作了詳細(xì)的介紹與闡述。分別介紹了統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別
2012-10-17 11:22:460 模式識(shí)別經(jīng)典
2015-04-09 17:51:230 技術(shù)是應(yīng)用于音頻信號(hào)識(shí)別，模仿大腦的語音信號(hào)學(xué)習(xí)、識(shí)別的模式。在音頻信號(hào)處理的過程中，運(yùn)用deep learning進(jìn)行音頻數(shù)據(jù)的特征提取和訓(xùn)練，將大幅度提高音頻信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確性。
2015-12-24 16:05:2522 詳細(xì)介紹了模式識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
2016-05-24 14:14:470 基于可拓模式識(shí)別的孤島檢測研究_孫博
2016-12-28 14:24:141 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種途徑或子集，它強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)”而不是計(jì)算機(jī)程序。一臺(tái)機(jī)器使用復(fù)雜的算法來分析大量的數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式，并做出一個(gè)預(yù)測——不需要人在機(jī)器的軟件中編寫特定的指令。在錯(cuò)誤
2017-09-25 15:08:07739 機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是模式識(shí)別。 一部分可以用于預(yù)測（有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)），另一類直接用于決策（強(qiáng)化學(xué)習(xí)），機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)核心任務(wù)即模式識(shí)別， 我們通?？梢杂?b class="flag-6" style="color: red">模式識(shí)別來對(duì)我們未來研究的系統(tǒng)進(jìn)行歸類， 并預(yù)測各種可能的未來結(jié)果。
2017-10-13 10:56:431624 
塊稀疏結(jié)構(gòu)，將人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為稀疏表示問題，采用塊稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法，求解基于樣本訓(xùn)練集優(yōu)化稀疏表示待測樣本的稀疏系數(shù)，并根據(jù)稀疏系數(shù)重構(gòu)殘差判定待識(shí)別動(dòng)作類別，能有效提高人體運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別率。選
2017-12-20 15:12:520 外部并嵌入到自定義程序中使用。鑒于此，在介紹模式識(shí)別方法及幾種分類器后，以鳶尾花數(shù)據(jù)文件iris．data為例，詳細(xì)闡述了PRSD Studio模式識(shí)別工具箱的功能及使用方法，其中包括數(shù)據(jù)集構(gòu)造、特征選擇、分類器的設(shè)計(jì)及性能評(píng)價(jià)等。
2018-01-04 15:29:080 數(shù)據(jù)挖掘可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)庫技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉，它利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)來管理海量的數(shù)據(jù)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)分析來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
2018-01-05 15:20:293883 機(jī)器學(xué)習(xí)是一門更加偏向理論性學(xué)科，其目的是為了讓計(jì)算機(jī)不斷學(xué)習(xí)找到接近目標(biāo)函數(shù)f的假設(shè)h。而數(shù)據(jù)挖掘則是使用了包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法在內(nèi)的眾多知識(shí)的一門應(yīng)用學(xué)科，它主要是使用一系列處理方法挖掘數(shù)據(jù)背后的信息。
2018-01-05 19:02:3510382 模式識(shí)別是人工智能的基礎(chǔ)學(xué)科，廣泛應(yīng)用于工作、生活中，比如OCR、語音識(shí)別、條碼識(shí)別、指紋識(shí)別、遙感識(shí)別等。
2018-03-28 09:21:123280 
在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類不同的學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learning)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervised learning)。
2018-05-07 09:09:0113404 一本模式識(shí)別與智能計(jì)算的書籍
2018-05-09 11:44:020 /數(shù)據(jù)科學(xué)工具包，上文介紹的Python Machine Learning書中就大量使用Sklearn的API。和使用Kaggle的目的一致，學(xué)習(xí)的Sklearn的文檔也是一種實(shí)踐過程。比較推薦的方法是把主流機(jī)器學(xué)習(xí)模型Sklearn中的例子都看一遍
2018-05-14 15:54:324514 
《機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：方法和應(yīng)用》 來源：互聯(lián)網(wǎng)(轉(zhuǎn)載協(xié)議)發(fā)布日期：2011-09-16 09:56瀏覽： 7729 次專欄投稿值班編輯：QQ281688302 《機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：方法
2018-06-27 18:38:01639 (Intel? DAAL) to accelerate data analytics and machine learning algorithms.
2018-09-19 06:47:001447 This talk will focus on setting a foundation for machine learning techniques for predictive
2018-09-12 05:20:002094 Speed up your machine learning application code and turn data into insight and actionable results.
2018-09-11 03:21:00985 還有很多各式各樣的疑問充滿了機(jī)器學(xué)習(xí)的歷程和工程實(shí)踐中。但這本書為我們帶來了一個(gè)對(duì)機(jī)器視覺的全新視角：model-based 機(jī)器學(xué)習(xí)?；谀Ｐ偷?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)給你不同的視角解答上面的問題，并將幫助你創(chuàng)造出更加有效的算法，當(dāng)然算法也更加透明。
2018-10-21 10:50:135773 了解和注冊(cè)計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別會(huì)議（CVPR 2018）！
2018-11-05 06:14:002860 為了更清楚地理解機(jī)器學(xué)習(xí)的過程，我們將以開發(fā)能夠識(shí)別手寫數(shù)字的機(jī)器為具體例子來考慮模式識(shí)別的問題。這樣的機(jī)器應(yīng)該能夠準(zhǔn)確識(shí)別一個(gè)字符所代表的數(shù)字，而無論它的書寫格式如何變化。
2019-01-12 10:05:357364 在 24 號(hào) GitHub 發(fā)布的官方報(bào)告 The State of the Octoverse: Machine Learning 一文中，GitHub 官方對(duì) 2018 年機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行了年度總結(jié)。
2019-01-30 15:16:492973 
數(shù)據(jù)挖掘從一個(gè)新的視角將數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化和模式識(shí)別與人工智能等領(lǐng)域有機(jī)結(jié)合起來。
2019-02-28 08:44:232440 
在模式識(shí)別方法中，輸入數(shù)據(jù)的受監(jiān)督分類使用受監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它是基于不同對(duì)象類的培訓(xùn)數(shù)據(jù)來創(chuàng)建分類器。然后分類器接受輸入數(shù)據(jù)并分配相應(yīng)的對(duì)象或類標(biāo)簽。
2019-09-17 16:43:544619 將會(huì)發(fā)現(xiàn)新增了許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、進(jìn)化計(jì)算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)等。作者還為未來25年的模式識(shí)別的發(fā)展指明了方向。書中包含許多實(shí)例，各種不同
2019-11-25 08:00:000 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是基于Labview的語音模式識(shí)別MFCC原理特征提取。
2020-01-09 08:00:0038 隨著數(shù)據(jù)科學(xué)（Data Science）技術(shù)的興起，人工智能（ArtificialIntelligence）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 成為近幾年來計(jì)算機(jī)科學(xué)界十分熱門的研究領(lǐng)域
2020-08-07 16:02:40773 通過一些易于實(shí)現(xiàn)的多樣化庫和框架能夠充分挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測能力。垃圾郵件過濾，面部識(shí)別，推薦引擎等等。當(dāng)你要對(duì)大型數(shù)據(jù)集執(zhí)行預(yù)測分析或模式識(shí)別時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)都是必經(jīng)之路。
2020-09-29 15:00:201902 模式識(shí)別技術(shù)是人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)，21世紀(jì)是智能化、信息化、計(jì)算化、網(wǎng)絡(luò)化的世紀(jì)，在這個(gè)以數(shù)字計(jì)算為特征的世紀(jì)里，作為人工智能技術(shù)基礎(chǔ)學(xué)科的模式識(shí)別技術(shù)，必將獲得巨大的發(fā)展空間。
2020-11-10 15:57:448294 模式識(shí)別在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)在也取得較好的成績，因此模式識(shí)別也別各國重點(diǎn)應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，方便人們的生活。
2020-11-10 16:25:493893 模式識(shí)別技術(shù)屬于人工智能。模式識(shí)別是通過抽取被識(shí)別對(duì)象的特征，與存放在計(jì)算機(jī)內(nèi)的已知對(duì)象的特征進(jìn)行比較及判別，從而得出結(jié)論的一種人工智能技術(shù)。其核心點(diǎn)是圖形識(shí)別及語言識(shí)別。如刑偵學(xué)中的指紋辨別、手寫漢字的識(shí)別、語音識(shí)別都是模式識(shí)別的應(yīng)用實(shí)例。
2020-11-10 16:31:299722 模式識(shí)別技術(shù)類似人類認(rèn)知和識(shí)別的特性，生物信息特征相當(dāng)于人的實(shí)名。
2020-11-10 16:38:057594 ?導(dǎo)讀：“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞往往被與“人工智能”“深度學(xué)習(xí)”混用，也常與“大數(shù)據(jù)”一詞一同出現(xiàn)。下面首先簡要介紹它們的關(guān)系，然后講述機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和模式。 “機(jī)器學(xué)習(xí)”“人工智能”“深度學(xué)習(xí)”這三個(gè)
2021-01-12 17:17:003819 Matlab的模式識(shí)別和計(jì)算智力使用技巧 說明。
2021-05-27 09:21:300 提出了一種適用于模式識(shí)別的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——局部有監(jiān)督特征映射網(wǎng)絡(luò)，描述了該網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法，研究了網(wǎng)絡(luò)的基本性能，最后將其應(yīng)用到了質(zhì)量控制圖的模式識(shí)別中。理論研究和仿真實(shí)驗(yàn)表明，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單、算法簡潔，收斂速度快、識(shí)別精度高，適用于需要大樣本訓(xùn)練、隨機(jī)干擾嚴(yán)重的復(fù)雜模式的分類與識(shí)別。
2021-05-31 16:29:235 在圖像降噪中的啟發(fā)，本文提出了低信噪比下基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)制模式識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)低信噪比信號(hào)的降噪處理，解決了低信噪比區(qū)間信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率過低的問題。通過在開源數(shù)據(jù)集下的大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了夲方法的有效性，低信噪比
2021-06-16 16:47:3416 模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺手冊(cè)免費(fèi)下載。
2021-06-24 10:02:473 信號(hào)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合論文(itech可編程電源)-Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning信號(hào)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合論文
2021-07-26 13:32:1067 數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。
2021-09-29 14:34:391504 數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理
2021-09-29 11:27:182332 ，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）不再是云計(jì)算和高性能處理器的專利，邊緣計(jì)算正在崛起！邊緣計(jì)算為AI提供了新的可能性，比如實(shí)時(shí)智能語音識(shí)別和實(shí)時(shí)人臉檢測，其實(shí)時(shí)性、可靠性和隱私安全性是云計(jì)算無法相比的。實(shí)戰(zhàn)開始...
2021-10-28 16:21:012 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。
2022-10-27 15:12:275293 未來發(fā)展進(jìn)行闡述。 一、模式識(shí)別 模式識(shí)別是指通過對(duì)已有模式的學(xué)習(xí)來識(shí)別新的模式的過程，可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征結(jié)構(gòu)和分布進(jìn)行分類、聚類、識(shí)別、預(yù)測和決策等操作。模式識(shí)別的主要任務(wù)是挖掘數(shù)據(jù)中的知識(shí)和信息，常用
2023-08-15 16:07:322335 人工智能模式識(shí)別技術(shù)有哪些 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指模仿人類智能思維的計(jì)算機(jī)技術(shù)。模式識(shí)別是人工智能技術(shù)的重要組成部分之一，它是指從大量數(shù)據(jù)中提取可重復(fù)
2023-08-15 16:08:101588 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)比與區(qū)別? 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最熱門的領(lǐng)域之一。雖然它們之間存在一些對(duì)比和區(qū)別，但它們的共同點(diǎn)是研究如何有效地從海量數(shù)據(jù)中提取信息和洞察，并用于支持業(yè)務(wù)決策
2023-08-17 16:11:331014 機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為哪幾類？機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有哪些 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）是一種通過自動(dòng)化自我學(xué)習(xí)所增強(qiáng)的能力，從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的方法?？梢哉f，機(jī)器學(xué)習(xí)是在人工智能的支持下
2023-08-17 16:11:364060 用的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)工具。 一、數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)或半自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)系、規(guī)律或模式的過程。Python中有許多數(shù)據(jù)挖掘工具可供使用，以下是其中一些常用的工具： 1. NumPy和Pandas NumPy是一個(gè)Python庫，用于處理數(shù)組和矩陣運(yùn)算。它可以用于執(zhí)
2023-08-17 16:29:38818 的定義 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)都是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)的重要部分。下面分別從定義上介紹兩者的概念。 1. 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和知識(shí)的一種過程。它涉及到大量的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)
2023-08-17 16:29:501825 這兩個(gè)領(lǐng)域的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)以及它們是如何相互作用的。 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的有意義的信息的過程。它涉及到各種技術(shù)和方法，包括統(tǒng)計(jì)分析、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)可視化等。數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是識(shí)別可用
2023-08-17 16:29:542004 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)就業(yè)方向 隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的普及，我們現(xiàn)在生活在一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代中。大量的數(shù)據(jù)被收集并存儲(chǔ)在不同的領(lǐng)域，并且這些數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移不斷增長。然而，這些數(shù)據(jù)對(duì)于人類
2023-08-17 16:29:581077 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ， 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門的領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，越來越多的人們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)踐中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001370 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一種人工智能的技術(shù)，它是一種讓計(jì)算機(jī)通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，從而可以自動(dòng)進(jìn)行預(yù)測和決策的技術(shù)。其核心思想是利用算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來讓計(jì)算機(jī)在沒有人
2023-08-22 17:39:402277
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