模式识别是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，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 英文“Pattern”源于法文“Patron”，本来是指可作为大家典范的理想的人，或用以模仿复制的完美的样品。 在模式识别学科中“模式”具有更广泛的意义。 人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的相同或不同之处，根据一定的目的把并不完全的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子。例如汉字“中”可以有各种写法，但都属于同一类别。更为重要的是，即
当今要是说起人工智能，聊起AI，每个人或多或少都能说出一点，从历史到未来，从图灵到冯诺依曼，从SVM到CNN等等，但是如果问你是否知道机器学习和模式识别有什么区别？我相信大多数人很懵圈，这两个东西不是一样的吗？难道还有区别！【AI-1000问】第四问我们就聊聊它们的区别。
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。 环绕四周，你会发现不缺乏一些初创的高科技公司招聘机器学习专家的岗位。而其中只有一小部分需要深度学习专家。我敢打赌，大多数初创公司都可以从最基本的数据分析中获益。那如何才能发现未来的数据科学家？你需要学习他们的思考方式。 三个与“学习”高度相关的流行词汇 模式识别（Pattern recognition）、机器学习（machine learning）和深度学习（de
本文我们来关注下三个非常相关的概念（深度学习、机器学习和模式识别），以及他们与2015年最热门的科技主题（机器人和人工智能）的联系。 图1 人工智能并非将人放入一台计算机中（图片来源于 WorkFus
作者：Tomasz Malisiewicz 【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解
本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓
【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何
本文介绍了模式识别、机器学习和深度学习三者之间的关系。模式识别是基于人的经验，由人赋予计算机智能，是最基础的智能。机器学习通过分析大量数据，由机器通过统计学，概率的方式总结规律，能够进行预测。深度学习可以看作机器学习更深层的分支，具有超多层的神经网络，能够学到更多的特征。
【导读】本文是数据科学家Vijay Yadav的一篇帖子，主要内容是介绍机器学习和人工智能的概念。对于很多刚刚入门人工智能的读者，可能会有这么一个疑问：人工智能和机器学习到底都是什么？本文介绍了人类智
机器学习越来越多地用于改善组织的安全状况，但机器学习模型仍然难以识别上下文。Facebook的安全主管Aanchal Gupta表示，Facebook不仅要实现机器学习，还要破译推进技术的方法，更好地理解这种情况。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智能领域规模最大、规格最高的高水平学术和技术盛会，汇聚国内外顶级的专家学者及产业界人士，围绕当前最新热点和发展趋势的话题进行交流与探讨，并针对“机器学习与模式识别”、“大数据的机遇与挑战”、“人工智能与认知科学”和“智能机器人的未来”四个主题进行专题研讨，努力打造国内人工智能前沿技术和学术交流的平台。 在7月27
【导读】最近GitHub上网友ctgk公布了Python实现的经典机器学习图书《Pattern Recognition and Machine Learning》中的代码。在它之前曾有过Matlab版
内容简介：本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别，然后讲解模式识别系统中，特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别，其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。并在*后，以实例的形式给出模式识别在各个领域中的应用，加深读者对模式识别方法更直观的认识。
8月26-27日，由中国人工智能学会（CAAI）发起并主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的2016中国人工智能大会（CCAI 2016）（http://ccai.caai.cn/）将于在北京·辽宁大厦盛大召开，汇聚全球顶级人工智能专家共论前沿技术与产业实践。除了重磅主题报告，大会设置了“人工智能驱动的人机交互”、“机器学习的明天”、“人工智能青年论坛”和“人工智能产业论坛”等四大专题论坛，邀请来自知名院校及创新企业的专家担任论坛主席，就当前人工智能领域的核心问题展开讨论。 大会前夕，“人工智能驱动的
本文节选自日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将的《图解机器学习》的第一章。 如果喜欢这本书，请在评论区留言，说出你目前在机器学习方面所遇到的问题，评论点赞前五名的用户可获得本书。 1 什么是机器学习 近些年来，得益于互联网的普及，我们可以非常轻松地获取大量文本、音乐、图片、视频等各种各样的数据。机器学习，就是让计算机具有像人一样的学习能力的技术，是从堆积如山的数据(也称为大数据(中寻找出有用知识的数据挖掘技术。通过运用机器学习技术，从视频数据库中寻找出自己喜欢的视频资料，或者根据用户的购买记录
人类在识别和分辨事物时，往往是在先验知识和以往对此类事物的多个具体实例观察基础上产生的整体性质和特征的认识。
之前一直在看聚类算法，由此也就对数据挖掘这个领域颇感兴趣，刚好考完试有了时间能够好好琢磨琢磨。对于初学者而言，首先呢，对数据挖掘的一些点做如下总结：
来源：中国科学院自动化研究所 11月25日，模式识别与人工智能学科前沿研讨会在自动化所成功召开。中科院前沿教育局副局长王颖、自动化所所长徐波分别致辞。研讨会期间，谭铁牛院士、张钹院士等九位本领域专家
将 Bishop 大神的 PRML 称为机器学习圣经一点也不为过，该书系统地介绍了模式识别和机器学习领域内详细的概念与基础。书中有对概率论基础知识的介绍，也有高阶的线性代数和多元微积分的内容，适合高校的研究生以及人工智能相关的从业人员学习。
选自GitHub 机器之心整理 参与：蒋思源 机器学习神书之一的 PRML（模式识别与机器学习）是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。这本书系统而全面地论述了模式识别与机器学习领域的基本知识和最新发展，而该 GitHub 项目希望实现这本书的所有算法与概念，是非常优秀的资源与项目。 GitHub地址：https://github.com//ctgk/PRML PRML 这本机器学习和模式识别领域中经典的教科书不仅反映了这些年该领域的最新发展，同时还全面而系统地介绍了模式识别和机器学
近些年，人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等，人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。
编译 | AI 科技大本营 参与 | 林椿眄 校对 | Leo 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是当今社会的热门话题。所以，最近有很多产品经理及那些有意向转向产品经理职位的人向我询问，如何才能成为更好的 ML 产品经理。 由于机器学习和产品管理之间的交集是一个相当丰富的话题，一篇文章不足以详细地阐述所有有关的内容，因此我打算把它分成三部分来分别说明： 第一部分——问题定义：什么样的机器学习产品是最符合用户需求的。 第二部分——机器学习的使用技巧：对于产品经理来说，需要掌握哪些特殊技巧来构建机器
数据挖掘（Data Mining）应该是一门大家都听说过，但又不太容易说清楚的课程。在数据科学领域，乃至在更大的计算机科学领域，数据挖掘就好比山东蓝翔，大家不一定都知道挖掘机要怎么开，但一定都知道挖掘机技术到底哪家强。
大众集团日前宣布，将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力，专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称，虽然目前正在削减内部开支，但作为IT计划的一部分，大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响，会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解，大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学，主要研究方向包括机器学习技术，即引导机器人和传感器加强识别能力，以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识，换言之，团队希望提高汽车摄像头的检测能力，减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另
感知（模式识别）是从传感数据判断模式的存在、类别，给出结构描述和关系描述的过程。目前以深度神经网络为主的模式识别方法只解决了初级感知（检测、分类）问题，属于高级感知层面的结构和关系理解已有一些研究进展但还没有解决，而结合知识进行模式识别和理解并把结果用于决策规划则属于高级认知的范畴，是未来要加强研究的方向。 作者 | 杏花 编辑 | 青暮 今年10月12日，2021中国人工智能大会（CCAI 2021）在成都正式启幕，23位中外院士领衔，近百位学术技术精英共聚西南人工智能新高地，深入呈现人工智能学术研究，以
【新智元导读】 本文的作者开发了一种使用贝叶斯程序学习（BPL）的算法，该算法将概念表示为简单随机程序，也就是结构化过程，在执行时生成概念的新示例。这些程序让模型表达关于如何形成原始数据的因果知识。概念之间的结构共享是通过随机组合重用来实现的，可用新方式组合以创建新概念。”BPL在具有挑战性的一次性分类任务中达到了人类水平。 人工智能（AI）的最新进展已经重新引起了人们对构建像人们一样学习和思考的系统的兴趣。许多进步来自于使用深入的神经网络训练端对端的任务，如对象识别，视频游戏和棋类游戏，实现等于甚至在某
文章主要探讨了深度学习在模式识别上的进展，以及如何在神经网络中加入稀疏发放和横向连接，以解决传统人工智能在语义理解上的不足。同时，也提及了贝叶斯方法在深度学习中的应用，以及发展新型网络模型和结合脑机制的研究。
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机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。 在这篇文章中，我挑选了 10 本书，这些书有不同的风格，主题也不尽相同，出版时间也不一样。因此，无论你是
安妮 唐旭 编译自 KDnuggets 量子位出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在KDnuggets网站发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。
概念 什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统的计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去即可。机器学习根本不接受你输入的指令，相
概念 什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统的计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去即可。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它只
那什么是机器学习呢？机器学习就是人们教计算机怎样从大量的数据中学习，然后作出决策或者预测行为。
作为模式识别领域的旗舰学术会议，国际模式识别大会（ICPR）自1972年起，每两年召开一次。在2014年国际模式识别大会的理事会全体会议上，中国和澳大利亚围绕2018年国际模式识别大会举办权展开了激烈角逐。
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。 算法概览 我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息
大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前，大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据，但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
深度学习领域是计算机科学一个新兴领域，通俗说来就是构建像人脑一样处理数据的计算机程序。深度学习首先发起于学术界，目前各大互联网巨头也纷纷投入研究，随着媒体的报道增多，“深度学习”也成为近期热词。例如，
本文介绍了如何使用Python实现自然语言处理（NLP）任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、文本摘要、机器翻译等。文章首先介绍了NLP的基本概念，然后介绍了常用的NLP库（如NLTK、spaCy、gensim等），以及如何使用这些库来完成各种NLP任务。最后，作者分享了一些实践经验，包括如何调试代码、如何处理不平衡数据集等。本文适合对NLP和Python感兴趣的读者阅读。
【导读】 自然语言处理资深专家Hobson Lane最新撰写的自然语言处理实战书籍（预计2018年夏季出版）《Natural Language Processing in Action——Understanding, analyzing, and generating text with Python》介绍使用python实现一系列自然语言处理任务，该书专注于自然语言处理领域（NLP）和人工智能领域（AI）。这本书围绕着一系列实际应用，使用深度学习来解决实际问题，面向希望学习自然语言处理的初学者，从实战角度
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀知识沉淀。腾讯TEG读书会本期特邀腾讯AI Lab语音识别中心副总监苏丹、腾讯AI医疗中心病理和治疗团队负责人韩骁、腾讯AI Lab专家研究员赵沛霖为大家带来人工智能方向好书推荐第二期。来看看技术大牛在读什么，收藏优质内容，愿本期书单助您更专业。 AI Lab语音识别中心副总监，17年加入公司，从事语音研究多年。 《Pattern Recognition and Machine Learning》 作者：Christopher M. Bi
分类战车SVM （第一话：开题话） 大家好，今天开始给大家介绍机器学习世界的一种新武器——支持向量机，代号为SVM。 （1）支持向量机的出身：新贵家族“模式识别” 数说君曾经介绍过logistic回归模型（在微信公众号“数说工作室”中回复“logit1”和“logit2”查看），实际上它是一个“线性分类器”，比如，我们用客户的收入、年龄去判断该客户流失/不流失的概率： P（Y=流失）=收入+年龄 这是一个很简单的分类模型，它试图根据某人的收入和年龄来区分他“流失/不流失”的可能性。 其实，它的原理也不是那么
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