模式识别与机器学习思考题及参考答案.pdf

"模式识别与机器学习思考题及参考答案.pdf" 模式识别与机器学习是两个紧密相关的领域，都是研究如何让机器（计算机）从经验和数据中获得知识或提高自身能力的科学。机器学习是研究让机器从经验和数据中获得知识或提高自身能力的科学，而模式识别是研究如何使机器具有感知能力的科学。两个领域的研究方向不同，但它们之间有很多共同问题，如分类、聚类、特征选择、信息融合等。 机器学习的研究主要在三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；二是研究机器学习的方法；三是建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。 模式识别的研究是指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。模式识别的研究内容是指利用计算机对要分析的客观事物与标准模板的通过某种模式算法，对其进行分类，在错误概率最小的条件，使识别到的结果最接近于待识别的客观事实。 在模式识别与机器学习中，有很多常用的算法，如k-近邻法、贝叶斯决策法等。k-近邻法是一种最简单的非参数模式识别方法中的模式匹配法，它主要依据样本间的多维空间距离来实现分类。贝叶斯决策法是基于概率统讣的基本的判别函数分类法，它的优点是算法简单，易于理解和分析，判断结果较精确。然而，它的主要缺陷是在采用贝叶斯算法之前，要事先收集一定数量的符合实际情况的样本，这样才能较精确得出先验概率和条件概率。 在机器学习与模式识别的研究中，如何提高学习系统的泛化能力是最重要的问题。泛化能力是指机器在数据中发现的模式怎样才能具有良好的推广能力。为了提高泛化能力，需要研究人类学习机制、发展和完善现有学习方法，建立实用的学习系统，特别是开展多种学习方法协同工作的集成化系统的研究。 此外，在机器学习与模式识别的研究中，还需要解决许多其他问题，如信息融合、特征选择、分类等问题。这些问题的解决将有助于提高机器学习与模式识别的性能，并且推动这两个领域的发展。 模式识别与机器学习是两个紧密相关的领域，它们之间有很多共同问题和研究方向。但是，它们的研究方向不同，机器学习的研究主要集中在机器如何从经验和数据中获得知识或提高自身能力上，而模式识别的研究主要集中在如何使机器具有感知能力上。