模式识别

模式识别与机器学习简单知识点 什么是模式 • 广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 • 模式的直观特性: – 可观察性 – 可区分性 – 相似性 • 机器学习的目标：针对某类任务T，用P衡量性能，根据经验来学习和自我完善，提高性能。 • 模式识别系统的目标：在特征空间和解释空间之间找到一种映射关系，这种映射也称之为假说。 主要分类和学习方法 • 数据聚类 目标：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各 种数据集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 • 统计分类 基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法，分类器是概念驱动的。 • 结构模式识别 该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。识别采用结构匹配的形式，通过计算一个匹配程度值（matching score）来评估一个未知的对象或未知对象某些部分与某种典型模式的关系如何。 • 神经网络 神经网络是受人脑组织的生理学启发而创立的。由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。

Atitit 语音识别的技术原理 1.1. 语音识别技术，也被称为 自动语音识别 Automatic Speech Recognition ， (ASR) ， 2 1.2. 模型 目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计 模式识别技术 2 1.3. 基本方法 般来说 , 语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 2 1.3.1. 模板匹配的方法 2 1.4. 一般来说 , 语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 2 1.5. 提及 语音识别 ，就不能不说 Nuance， Nuance的语音技术是以统计推断方法为基础，着眼于音素（音节的声音）和语境来识别话语 2 1.6. ， 神经网络 。 这种技术可使得精确度提升 25%以上，这是一个巨大的飞跃，因为这个行业只需要提升5%就具备革命意义 3 1.7. 语音信号预处理与特征提取 3 1.7.1. 基于语音学和声学的方法 3 1.8. PCM 文件，也就是俗称的 wav 文件。 4 1.9. VAD 静音切除 4 1.10. 要对声音进行分析，需要对声音分帧，也就是把声音切开成一小段一小段，每小段称为一帧。 4 1.11. 一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为三部分： 5 1.12. MFCC 特征 特征主要用

机器学习 概念 机器学习 ：先来看看百度百科的定义，“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”。可以看出，机器学习就是让机器模拟人的学习，最终目的是实现人工智能。也就是说，人们为了实现人工智能，其中的一种方式是通过机器学习。 那么，机器是怎么学习呢？简单的解释就是，人们给机器（一般指电脑）大量的数据，机器通过某种方法（算法）计算出这些数据的特征，之后机器就可以根据这些特征，来判断一个新给出的数据是什么。机器进行学习的过程就是发现数据的特征的过程。 让 机器进行学习的方法 （算法）有很多，主要的有回归算法、神经网络、SVM（支持向量机）、聚类算法、决策树、朴素贝叶斯等等。最近非常热门的 深度学习 属于机器学习方法中的神经网络算法，研究者在原来的神经网络算法上进行了改进，从而形成了这个热门的深度学习的方式。深度学习的方式让机器学习达到了更高的水平。 模式识别 ：上面讲了什么是机器学习，那么模式识别又是什么呢？模式识别的百度解释为“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”。事实上，模式识别就是机器学习，在早期的工业应用中首先开始的是模式识别，后来发展到学术界就是机器学习。 早期的 模式识别 的方式是，人们给出某件事物的特征

前言 参考书： 齐敏《模式识别导论》 参考： 论坛 附上截图： 代码 close all; clear all; clc; m=4; n=2; X=randn(m,n); %产生一个m*n的随机项矩阵，这里用4*2矩阵，数据量较小 Y=pdist(X); % 计算 X 中各对行向量的相互距离，得到的Y为行向量 %Y %进行查看 y=squareform(Y) %转换为方阵更易于观察 y % z=linkage(y) %dendrogram(z) Z=linkage(Y); %产生层次聚类树 dendrogram(Z) %可视化层次聚类树 Z %Z是一个(m-1)*3的矩阵,Z数组的前两列是索引下标列，最后一列是距离列 效果图如下： 其中，横坐标为index，纵坐标为距离。比如，图中2号和4号的距离为1.0228。 打印出来的： 分析： 对于上面图中的y，其元素表示的是距离。比如第一行中，第一行第一列的0表示1号到1号的距离，第一行第二列的2.7916可以表示1号到2号的距离，第一行第三列的1.5193是1号到3号的距离，以此类推。 根据层次聚类的原理，按照输出数据y算一下。先要找出y中非0的最小值。在矩阵y中是1.0228，位于第四行第二列，表示2号和4号的距离。因此先要将2号和4号合并起来归为一类，标记为（m+1）号，即5号。之后 更新1、3、5号之间的距离 ，1

目录 1-PCA概述 2-理论推导 2.1-向量的内积与投影： 2.2-基的表示与变换： 2.3-协方差矩阵： 2.4-PCA推导 3-几何理解 4-计算过程 4.1-样本数小于特征数时的计算 4.2-matlab代码 5-实例 参考 1-PCA概述 主成分分析是一种常用的降维方法，它不使用标签信息，通过将原始坐标空间的数据（ d × 1 d\times 1 d × 1 ）投影到新的正交空间（ k × 1 k\times 1 k × 1 ）中实现数据降维，所谓的主成分就是指数据在新空间的基的方向。PCA以方差作为信息损失衡量的标准，使得数据降维过程中信息损失最小，即降维后数据的方差要尽量大。PCA首先找到所有数据方差最大的方向，并将其作为新的坐标空间的第一个轴的方向，然后在这个方向的垂直超平面上寻找第二个方差最大的方向，并作为新坐标空间第二个轴的方向，以此类推，直到找到需要的k个方向，也就是K个主成分，显然这k个新的基方向是两两垂直的。PCA的主要过程可以用“扭动坐标轴，保留K个轴”来形容。 为什么要以方差最大为依据呢？降维是为了数据更好地表示与计算，显然我们不希望降维后的数据成了一坨，使得原本分界明显的数据掺和在一起。例如，将数据投影到一维坐标系中，显然绿色的投影更好一些，因为其分散程度大，也就是方差更大。 对n个d维数据构成的数据集 X X X （ d × n d\times

大家好！又到了 秋季 选课时间，各位国科大的师弟师妹们，师兄帮你们总结了本人及本人同学在研一期间所选课及其详细感受，下面我们开始吧，更多专业课、非专业课信息请关注文末。 转载请注名来源： https://blog.csdn.net/yuanninesuns/article/details/103931612 专业课 计算机体系结构 这门胡伟武老师的课可谓是非常火爆，胡伟武老师大家都知道，龙芯掌门人，他的课同学们能学到很多的东西。而且，特别说一下，他的课平时作业比较多，但是考试基本都是作业原题，也就是说，平时作业好好做（题目背下来），考试就没有问题，而且给分还不错。 推荐指数：4颗星 自然语言处理 这门课以前都是宗成庆老师讲的，在2019年秋季学期是清华大学刘洋老师讲的，这两位老师多牛相想必也不用我科普了，大家都可以在网上搜到，老师讲课也是很棒的。不过有一点，这门课讲的技术都是传统的技术，并没有多少前沿的技术，而且考试比较难。如果是NLP方向的同学，还是建议选一下的。 这门课的考试复习资料，详见链接： 推荐指数：3颗星 高级人工智能 这门课主要讲了以下一些内容——深度学习、GAN、搜索、命题逻辑、一阶谓词逻辑、强化学习、博弈论。这门课三个老师，讲的各有特点，考试比较简单，但是对以后的科研帮助可能没有那么大。对于缺少核心课的同学来说，值得一选。 推荐指数：3颗星 计算机算法设计与分析

一、概述 作为最自然的人机交互方式 －－ 语音 ，正在改变人们的生活，丰富多媒体技术的应用。语音识别技术是语音信号处理的一个重要分支，也是近年来非常火的一个研究领域。 随着科技的飞速发展，语音识别不仅在桌面PC和大型工作站得到了广泛应用，并且在嵌入式系统领域也占有一席之地。如智能家居、苹果的Siri、车载语音识别系统等。相信在不久的将来，语音识别技术必然会渗透在人们生活的每一个角落。 二、语音识别系统的分类 语音识别依照说话人的说话方式能够分为 孤立词（ IsolatedWord ）识别、连接词（ Connected Word ）识别和连续语音（ Continuous Speech ）识别 。孤立词识别是指说话人每次仅仅说一个词或短语。每一个词或短语在词汇表中都算作一个词条，一般用在语音电话拨号系统中；连接词语音识别支持一个小的语法网络，其内部形成一个状态机。能够实现简单的家用电器的控制，而复杂的连接词语音识别系统能够用于电话语音查询、航空订票等系统；连续语音识别是指对说话人以日常自然的方式发音，通常特指用于语音录入的听写机。 从识别对象的类型来看。语音识别能够分为 特定人（ SpeakerDependent ）语音识别和非特定人（ Speaker Independent ）语音识别 。 特定人是指仅仅针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。 从识别的词汇量大小能够分为

一、需求描述： 信息智能化时代，大部分中小企业都用上了ERP等办公软件，数字化纸质内容，软件化管理数据，做到无纸化办公。但仔细观察，中小企业还是有一些工作流程可以进行改进的。 例如，公司进行人员应聘时，都是先打印应聘表格，然后让应聘人员填写内容，最后由文员将应聘表格的内容输入到ERP系统内。其中，文员将应聘内容输入到ERP系统内，这个步骤是相当耗时费力的，如果当天应聘人员比较多，那将花费文员大量的时间去输入应聘信息。 如果能够利用百度的手写文字识别功能，结合【IOCR自定义模板文字识别】，智能识别应聘表格内容，并将识别结果填入对应的软件、或是生成相应的EXCEL等电子文档，那么文员只需要校对一下识别的内容是否正确，就能一键保存/导入，很快的做好应聘信息录入工作，大量减轻文员的录入工作。 以此类推，像请假条、办公采购单，员工日工资明细等一些表格都可以通过百度手写文字识别的方法来进行智能识别，极大降低文员的工作量，提高文员的工作效率。 此外，在个人应用方面，可以将个人的会议纪要，演讲稿等使用【手写文字识别】功能，数字化内容存储起来，可以结合【百度网盘】实现永久保存。像文字工作者，有些习惯用笔记录的、不习惯用电脑打字的，到时候都可以采用【手写文字识别】功能，将文字数据化，稍微整理再上传到相应的平台上去。 另外，在学校应用方面，教师批改学生作文，是一件耗时耗力的事情，学生的笔迹各不相同

演讲嘉宾 | 王晶（华为云人工智能高级算法工程师王晶） 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 近期，由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会（AI ProCon 2019）在北京举办。在计算机视觉技术专题，华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了“文字识别服务的技术实践、底层框架及应用场景”的主题演讲。 演讲的第一部分，他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展。第二部分是华为云文字识别服务关键能力、关键技术，以及落地过程中遇到的“坑”，这对其他人工智能产品甚至以数据为驱动的产品都具有实践参考意义。第三部分，他主要介绍了文字识别应用场景以及典型的落地方案 在王晶看来，虽然现在人工智能很火，但真正能落地的场景比较少，能大规模应用的场景更是少之又少，不过，文字识别服务在经典落地场景中显然有一席之地。 以下为王晶演讲内容实录，由AI科技大本营（ID:rgznai100）整理： 文字识别基本概述和最新进展 几年前我们开始做服务的时候心里还是比较忐忑的，因为文字识别听起来没有像人脸识别或者自动驾驶那么高大上，但是后来证明我们的选择是非常对的，现在这个产品基本上是整个华为云EI部门的明星产品，应用范围非常广。 先说一个概念，光学字符识别，英文简写是OCR。它的意思是将图片、PDF中文字转换为可编辑的文本文件。首先是检测过程

最大最小距离 和 层次聚类 算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而 简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。 为解决该问题，可以采用 动态聚类法: 使用动态聚类法的要点： 确定模式和聚类的距离测度。当采用欧式距离时，是计算此模式和该类中心的欧式距离；为能反映出类的模式分布结构，可采用马氏距离。 确定评估聚类质量的准则函数。 确定模式划分以及聚类合并或分裂的规则。 基本步骤： 建立初始聚类中心，进行初始聚类 计算模式和类的距离，调整模式的类别 计算各聚类的参数，删除、合并或分裂一些聚类 从初始聚类开始，运用迭代算法动态地改变模式的类别和聚类的中心使准则函数取得极值或设定的参数达到设计要求时停止 C-均值法 条件及约定 设待分类的模式特征矢量集为：{ \(\vec x_1, \vec x_2,...,\vec x_N\) }，类的数目C是事先取定的。 算法思想 该方法取定C个类别和选取C个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到C类中的某一类，之后不断地计算类心和调整各模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方和最小。 算法原理步骤 (1) 任选C个模式特征矢量作为初始聚类中心： \(\vec z_1^{(0)}, \vec z_2^{(0)},...,\vec z_C^{(0