人工智慧隶属于大範畴，包含了机器学习（Machine Learning） 与深度学习（Deep Learning）。如下图所示，我们最兴趣的深度学习则是规範于机器学习之中的一项分支，而以下段落将简单介绍机器学习与深度学习的差异。
2020-12-18 15:45:31
3870 
API，使用数据挖掘、查询语言和机器学习算法（例如协同过滤，基于内容的推荐）提供的一项服务。其他API列表：Mashape Blog & RapidAPI Machine Learning collection
2019-10-06 08:00:00
的转换功能。机器学习与预测1.Amazon Machine Learning：从数据中查找模式。该API的典型用法包括诈骗检测、需求预测、目标营销和点击预测等。2.BigML：提供云托管的机器学习和数据
2018-05-03 16:41:16
机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）
2023-09-26 07:56:49
本书将机器学习看成一个整体，不管于基于频率的方法还是贝叶斯方法，不管是回归模型还是分类模型，都只是一个问题的不同侧面。作者能够开启上帝视角，将机器学习的林林总总都纳入一张巨网之中
2019-03-18 08:30:00
由东南大学教授授课的模式识别课件
2014-01-11 16:05:32
从现在开始，给一些模式识别算法的资料给大家！后面会给一些其它算法设计给大家！如果大家在学习中、研发中有什么问题，可以找http://item.taobao.com/item.htm?spm
2013-07-15 22:31:52
你知道吗？MCU也能做Machine learning (ML)刚刚过去的2018年被称为“人工智能元年”，2随着单芯片计算力的不断增长，机器学习（ML）不再是云计算和高性能处理器的专利，边缘计算
2021-11-03 06:36:32
随着单芯片计算力的不断增长，机器学习（ML）不再是云计算和高性能处理器的专利，边缘计算正在崛起！边缘计算为AI提供了新的可能性，比如实时智能语音识别和实时人脸检测，边缘计算的实时性、可靠性和隐私安全性是云计算无法相比的。先通过视频直观的感受一下吧！
2021-11-03 09:21:52
Machine learning methods for wind turbine condition monitoring: A review风力发电机监控系统中常用的一些机器学习的方法
2021-07-12 07:29:54
项目名称：图像处理、模式识别试用计划：1、以前曾经购买小梅哥的红色板子的学习套件，当时是看着视频进行入门学习的。现在已经看完了那块板子配套的全部视频，所以想在AC620上，进行进一步的学习。2、打算
2017-06-20 09:47:37
招聘岗位机器学习/数据挖掘工程师/信号与信息处理（实习） 岗位职责：1.筛选现场基础数据，统计总体数据特性；2.快速学习现场数据特性，对各类现场原始进行有效分类和挖掘。 岗位要求：1.数学专业、信号
2017-08-18 10:26:22
正态分布、chi-square分布、t分布、F分布等。三、机器学习和数据挖掘机器学习资料首推吴恩达的《斯坦福大学公开课：机器学习课程》视频。这20集视频确实是好视频，但对初学者来说难度偏大。我有了一点机器
2017-09-01 11:05:58
本文翻译自《ARM Embedded Machine Learning Design》一书。本书共有5章，小编会分别翻译，并在公众号连载，喜欢的同学请关注小编，以免错过精彩内容哦！嵌入式软件杂货铺
2021-12-20 06:35:21
人工智能、数据挖掘、机器学习和深度学习之间，主要有什么关系？
2020-03-16 11:35:54
人工智能、机器学习、数据挖掘的区别
2020-05-14 16:02:52
摘要： 阅读本文以了解更多关于人工智能、机器学习和深度学习方面的知识，以及它们对商业化意味着什么。如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策，那么会为企业带来巨大的利益。机器学习（ML）研究这些模式
2018-08-27 10:16:55
复杂数据中提取特征的强大工具。例如，这包括音频信号或图像中的复杂模式识别。本文讨论了 CNN 相对于经典线性规划的优势。后续文章“训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第2部分”将讨论如何训练CNN
2023-02-23 20:11:10
需要图像处理、神经网络、模式识别等方面MATLAB程序共享的朋友或同学可以加QQ：75 68 19 787，欢迎加入！
2012-05-10 16:45:37
如何采用DSP芯片实现图像的模式识别？
2021-04-30 06:25:54
硬件神经网络技术ZISC的工作原理如何用VLSI设计硬件神经网络？ZISC技术及其在模式识别中的应用
2021-04-12 06:55:38
` 本帖最后由 讯飞开放平台 于 2018-8-24 09:44 编辑
作为模式识别或者机器学习的爱好者，同学们一定听说过支持向量机这个概念，这可是一个，在机器学习中避不开的重要问题。其实关于
2018-08-24 09:40:17
下只列出了5、6个教程。下面的每个链接都应该链接了和其他链接不同的资源，也会通过不同的方式（例如幻灯片代码段)或者不同的角度呈现出这些内容。机器学习Machine Learning is Fun
2019-03-07 20:22:31
： 然后机器学习 （Machine Learning） 就是这篇文档的主题了，但是 机器学习 依旧是一个非常大的话题：原作者：RTThreadIoTOS
2022-09-06 14:54:26
理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接
2018-07-04 16:07:53
模式识别听起来很高大上，其实就是特征识别。人类对事物的识别过程其实就是提取特征、根据特征对事物进行分类的过程，然后人类就可以将这类事物的特点与规律套用到这个事物上。我们在门禁课程中曾提出过一个双人
2017-01-15 22:34:37
本书介绍了模式识别和人工智能中的基本理论以及相关的模型详细讲述贝叶斯决策、线性判别神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等 给出模式识别中的一些经典问题的解决方案。提供字符识别、笔迹鉴定、人脸检测
2018-09-19 17:01:50
一级学科控制科学与工程二级学科081101控制理论与控制工程081102检测技术与自动化装置081104模式识别与智能系统主要设置如下研究方向：(1)智能机器人控制技术研究不同信息获取模式下的智能
2021-09-13 07:52:16
请问有什么芯片或模块可以提取图像中的某个元素，例如：摄像头采集前方路况信息，然后把图像进行模式识别，判断前方是否有汽车（也就是分析图像中汽车元素）。要用单片机控制的，不用数学建模的。请问现在有这样的芯片或模块吗？有急用 ！！！
2017-10-12 22:03:42
提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法，将LSM的旋转策略引入ALSM，使子空间之间互不关联的情况得到改善，提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数
2008-11-11 17:32:04
29 为了提高带钢生产中板形模式识别精度，提出了基于支持向量机(svM)的改进径向基(RBF)网络板形模式识别方法，由SVM回归确定RBF网络优化的初始参数，解决了传统方法存在的学习时
2009-03-15 23:58:3616 模糊模式识别是模糊集理论研究中的重要方向，神经网络是数据挖掘中的一种常用方法。超圆神经网络的学习时间和网络模型理解性都优于BP 神经网络，它能以较少的数据量 蕴涵
2009-06-01 16:46:5320 现代统计模式识别方法以数据满足一定的统计分布规律为前提，然而现实问题研究中存在大量分布不理想或小样本情况。基于多元图表示的广义统计模式识别提出基于类别样本统
2009-06-04 10:54:1422 在机器学习，模式识别以及数据挖掘等诸多研究领域中，往往会面临着“维数灾难”问题。因此，特征数据的降维方法，即将高维的特征数据如何进行简化投射到低维空间中再进行
2009-11-18 13:58:3016 特征提取是模式识别中的关键技术之一，本文提出了一种基于改进ReliefF 算法的主成分特征提取方法，通过该方法进行主特征特征提取可以有效降维，大大减轻了后续的分类器的
2009-12-12 13:47:4527 采用贝叶斯分类研究肌肉动作模式识别方法
提出了一种结合AR 模型和贝叶斯分类的肌电信号动作模式识别方法。首先将采集到的肌电信号进行预处理,提取AR 系数作为
2010-02-22 16:11:3325 为了实现对电机故障模式的自动识别与诊断，通过对人工神经网络分类功能及传统电机故障诊断技术的分析，提出了一种利用人工神经网络进行模式识别的方法。针对电机故障
2010-08-14 16:32:0618 本文总结出三种字符识别的方法基于模板匹配的字符识别法、完全基于字符的结构特点和笔画类型的识别法以及利用神经网络的字符识别法。关健词模式识别模板匹配字符结构
2010-10-09 16:15:410 什么是模式识别
模式识别(PatternRecognition)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，
2009-04-10 12:41:422246 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
2010-03-06 10:17:561924 什么是模式识别？
模式识别(Pattern Recognition)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4
2010-03-06 10:22:441014 模式识别技术在社会生活和科学研究的许多方面有着巨大的现实意义，己经在许多领域得到了广泛应用。文中就其理论基础与主要方法作了详细的介绍与阐述。分别介绍了统计模式识别
2012-10-17 11:22:460 模式识别经典
2015-04-09 17:51:230 技术是应用于音频信号识别，模仿大脑的语音信号学习、识别的模式。在音频信号处理的过程中，运用deep learning进行音频数据的特征提取和训练，将大幅度提高音频信号识别的准确性。
2015-12-24 16:05:2522 详细介绍了模式识别和神经网络以及神经网络训练
2016-05-24 14:14:470 基于可拓模式识别的孤岛检测研究_孙博
2016-12-28 14:24:141 机器学习机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误
2017-09-25 15:08:07739 机器学习的本质是模式识别。 一部分可以用于预测（有监督学习，无监督学习），另一类直接用于决策（强化学习），机器学习的一个核心任务即模式识别， 我们通常可以用模式识别来对我们未来研究的系统进行归类， 并预测各种可能的未来结果。
2017-10-13 10:56:431624 
块稀疏结构，将人体运动模式识别问题转化为稀疏表示问题，采用块稀疏贝叶斯学习算法，求解基于样本训练集优化稀疏表示待测样本的稀疏系数，并根据稀疏系数重构残差判定待识别动作类别，能有效提高人体运动模式识别率。选
2017-12-20 15:12:520 外部并嵌入到自定义程序中使用。鉴于此，在介绍模式识别方法及几种分类器后，以鸢尾花数据文件iris．data为例，详细阐述了PRSD Studio模式识别工具箱的功能及使用方法，其中包括数据集构造、特征选择、分类器的设计及性能评价等。
2018-01-04 15:29:080 数据挖掘可以认为是数据库技术与机器学习的交叉，它利用数据库技术来管理海量的数据，并利用机器学习和统计分析来进行数据分析。
2018-01-05 15:20:293883 机器学习是一门更加偏向理论性学科，其目的是为了让计算机不断学习找到接近目标函数f的假设h。而数据挖掘则是使用了包括机器学习算法在内的众多知识的一门应用学科，它主要是使用一系列处理方法挖掘数据背后的信息。
2018-01-05 19:02:3510382 模式识别是人工智能的基础学科，广泛应用于工作、生活中，比如OCR、语音识别、条码识别、指纹识别、遥感识别等。
2018-03-28 09:21:123280 
在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法：监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)。
2018-05-07 09:09:0113404 一本模式识别与智能计算的书籍
2018-05-09 11:44:020 /数据科学工具包，上文介绍的Python Machine Learning书中就大量使用Sklearn的API。和使用Kaggle的目的一致，学习的Sklearn的文档也是一种实践过程。比较推荐的方法是把主流机器学习模型Sklearn中的例子都看一遍
2018-05-14 15:54:324514 
《机器学习与数据挖掘：方法和应用》 来源：互联网(转载协议)发布日期：2011-09-16 09:56浏览： 7729 次专栏投稿值班编辑：QQ281688302 《机器学习与数据挖掘：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 还有很多各式各样的疑问充满了机器学习的历程和工程实践中。但这本书为我们带来了一个对机器视觉的全新视角：model-based 机器学习。基于模型的机器学习将会给你不同的视角解答上面的问题，并将帮助你创造出更加有效的算法，当然算法也更加透明。
2018-10-21 10:50:135773 了解和注册计算机视觉和模式识别会议（CVPR 2018）！
2018-11-05 06:14:002860 为了更清楚地理解机器学习的过程，我们将以开发能够识别手写数字的机器为具体例子来考虑模式识别的问题。这样的机器应该能够准确识别一个字符所代表的数字，而无论它的书写格式如何变化。
2019-01-12 10:05:357364 在 24 号 GitHub 发布的官方报告 The State of the Octoverse: Machine Learning 一文中，GitHub 官方对 2018 年机器学习和数据科学进行了年度总结。
2019-01-30 15:16:492973 
数据挖掘从一个新的视角将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能等领域有机结合起来。
2019-02-28 08:44:232440 
在模式识别方法中，输入数据的受监督分类使用受监督学习算法，它是基于不同对象类的培训数据来创建分类器。然后分类器接受输入数据并分配相应的对象或类标签。
2019-09-17 16:43:544619 将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。书中包含许多实例，各种不同
2019-11-25 08:00:000 本文档的主要内容详细介绍的是基于Labview的语音模式识别MFCC原理特征提取。
2020-01-09 08:00:0038 随着数据科学（Data Science）技术的兴起，人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（Machine Learning） 成为近几年来计算机科学界十分热门的研究领域
2020-08-07 16:02:40773 通过一些易于实现的多样化库和框架能够充分挖掘机器学习的预测能力。垃圾邮件过滤，面部识别，推荐引擎等等。当你要对大型数据集执行预测分析或模式识别时，机器学习都是必经之路。
2020-09-29 15:00:201902 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。
2020-11-10 15:57:448294 模式识别在各个领域的应用现在也取得较好的成绩，因此模式识别也别各国重点应用在各个领域当中，方便人们的生活。
2020-11-10 16:25:493893 模式识别技术属于人工智能。模式识别是通过抽取被识别对象的特征，与存放在计算机内的已知对象的特征进行比较及判别，从而得出结论的一种人工智能技术。其核心点是图形识别及语言识别。如刑侦学中的指纹辨别、手写汉字的识别、语音识别都是模式识别的应用实例。
2020-11-10 16:31:299722 模式识别技术类似人类认知和识别的特性，生物信息特征相当于人的实名。
2020-11-10 16:38:057594 导读：“机器学习”一词往往被与“人工智能”“深度学习”混用，也常与“大数据”一词一同出现。下面首先简要介绍它们的关系，然后讲述机器学习的基本概念和模式。 “机器学习”“人工智能”“深度学习”这三个
2021-01-12 17:17:003819 Matlab的模式识别和计算智力使用技巧 说明。
2021-05-27 09:21:300 提出了一种适用于模式识别的新型神经网络模型——局部有监督特征映射网络，描述了该网络的拓扑结构和学习算法，研究了网络的基本性能，最后将其应用到了质量控制图的模式识别中。理论研究和仿真实验表明，该网络结构简单、算法简洁，收敛速度快、识别精度高，适用于需要大样本训练、随机干扰严重的复杂模式的分类与识别。
2021-05-31 16:29:235 在图像降噪中的启发，本文提出了低信噪比下基于深度学习的调制模式识别方法，实现了对低信噪比信号的降噪处理，解决了低信噪比区间信号识别准确率过低的问题。通过在开源数据集下的大量实验，验证了夲方法的有效性，低信噪比
2021-06-16 16:47:3416 模式识别和计算机视觉手册免费下载。
2021-06-24 10:02:473 信号处理与机器学习的结合论文(itech可编程电源)-Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning信号处理与机器学习的结合论文
2021-07-26 13:32:1067 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2021-09-29 14:34:391504 数据挖掘是一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理
2021-09-29 11:27:182332 ，机器学习（ML）不再是云计算和高性能处理器的专利，边缘计算正在崛起！边缘计算为AI提供了新的可能性，比如实时智能语音识别和实时人脸检测，其实时性、可靠性和隐私安全性是云计算无法相比的。实战开始...
2021-10-28 16:21:012 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。
2022-10-27 15:12:275293 未来发展进行阐述。 一、模式识别 模式识别是指通过对已有模式的学习来识别新的模式的过程，可以根据输入数据的特征结构和分布进行分类、聚类、识别、预测和决策等操作。模式识别的主要任务是挖掘数据中的知识和信息，常用
2023-08-15 16:07:322335 人工智能模式识别技术有哪些 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指模仿人类智能思维的计算机技术。模式识别是人工智能技术的重要组成部分之一，它是指从大量数据中提取可重复
2023-08-15 16:08:101588 机器学习与数据挖掘的对比与区别 机器学习和数据挖掘是当前互联网行业中最热门的领域之一。虽然它们之间存在一些对比和区别，但它们的共同点是研究如何有效地从海量数据中提取信息和洞察，并用于支持业务决策
2023-08-17 16:11:331014 机器学习可以分为哪几类？机器学习技术有哪些 机器学习（Machine Learning，ML）是一种通过自动化自我学习所增强的能力，从数据中获取知识的方法。可以说，机器学习是在人工智能的支持下
2023-08-17 16:11:364060 用的数据挖掘和机器学习工具。 一、数据挖掘 数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现潜在的关系、规律或模式的过程。Python中有许多数据挖掘工具可供使用，以下是其中一些常用的工具： 1. NumPy和Pandas NumPy是一个Python库，用于处理数组和矩阵运算。它可以用于执
2023-08-17 16:29:38818 的定义 数据挖掘和机器学习都是现代数据科学的重要部分。下面分别从定义上介绍两者的概念。 1. 数据挖掘 数据挖掘是指从大量数据中发现模式和知识的一种过程。它涉及到大量的数据处理和分析技术，包括数据清洗、数据集成、数据
2023-08-17 16:29:501825 这两个领域的相同点和不同点以及它们是如何相互作用的。 数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有意义的信息的过程。它涉及到各种技术和方法，包括统计分析、模式识别、数据可视化等。数据挖掘的主要目的是识别可用
2023-08-17 16:29:542004 数据挖掘与机器学习专业就业方向 随着信息技术的不断发展以及互联网的普及，我们现在生活在一个大数据时代中。大量的数据被收集并存储在不同的领域，并且这些数据随着时间的推移不断增长。然而，这些数据对于人类
2023-08-17 16:29:581077 机器学习与数据挖掘的区别 ， 机器学习与数据挖掘的关系 机器学习与数据挖掘是如今热门的领域。随着数据规模的不断扩大，越来越多的人们认识到数据分析的重要性。但是，机器学习和数据挖掘在实践中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001370 机器学习（Machine Learning）是一种人工智能的技术，它是一种让计算机通过对大量数据进行分析和学习，从而可以自动进行预测和决策的技术。其核心思想是利用算法和统计学的方法来让计算机在没有人
2023-08-22 17:39:402277
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