模式識別：人類和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)

尋找模式非常重要。模式使我們的任務(wù)更加簡單。

尋找和理解模式對于數(shù)學(xué)思維和解決問題至關(guān)重要。

讓我們以1至10的數(shù)字總和為55的簡單示例為例。

1 + 2 + 3 +…+ 10 = 55

現(xiàn)在，11到20的總和是10×10 + 55 = 155

同樣，21到30的總和為20×10 + 55 = 255。

我們可以繼續(xù)使用此模式進(jìn)行10個連續(xù)數(shù)字的總和。數(shù)學(xué)公式不過是模式的簡潔表示。

邏輯、數(shù)字、聲音、圖像和文字模式在我們身邊無處不在。邏輯模式幫助我們分類相似的對象，而數(shù)字模式幫助我們預(yù)測一個序列。聲音模式幫助我們理解語言。下圖是一個邏輯模式的示例。

圖像模式有助于對圖像中的信息進(jìn)行分類。悠揚(yáng)的音樂模式可以用音樂序列來識別。

使用Python“ for”循環(huán)進(jìn)行迭代

Python的for循環(huán)對迭代器設(shè)計模式進(jìn)行了徹底的抽象，以至于大多數(shù)Python程序員甚至沒有意識到它在表面之下執(zhí)行的對象設(shè)計模式。for循環(huán)執(zhí)行一個重復(fù)賦值，對它迭代遍歷的序列中的每個項運(yùn)行它的縮進(jìn)代碼塊一次。

some_primes = [2, 3, 5]for prime in some_primes:    print(prime) #output 2 3 4

數(shù)學(xué)有時被稱為模式科學(xué)。數(shù)學(xué)中最重要的概念是函數(shù)。函數(shù)是模式的抽象表示。類似地，每個活動領(lǐng)域都有模式。

在這里，函數(shù)y = f（x）=? 3x 如上面的數(shù)字模式所示。模式顯示序列的值，但是函數(shù)可以直接輸出模式序列的任何值。

圖形顯示就像統(tǒng)計中的直方圖一樣，對于觀察數(shù)據(jù)中的模式很有用。數(shù)據(jù)中的模式通常用中心、擴(kuò)展、形狀和不尋常的特征來描述。

一些常見的分布具有特殊的描述性標(biāo)簽，如對稱、鐘形、傾斜等。這在探索性數(shù)據(jù)分析中很有用。概率用于預(yù)測數(shù)據(jù)中的模式。

類似地，每個活動領(lǐng)域都有模式。例如，腫瘤學(xué)家研究癌癥細(xì)胞模式以確定預(yù)防措施。

因此，識別模式是理解、組織和分類信息的一種簡單方法。

如今的數(shù)據(jù)既有結(jié)構(gòu)化的（數(shù)據(jù)庫，電子表格等）又有非結(jié)構(gòu)化的形式（圖像，文檔等）。對于利益相關(guān)者而言，找到相關(guān)數(shù)據(jù)是一項巨大挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)挖掘工具執(zhí)行數(shù)據(jù)分析，以發(fā)現(xiàn)對業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和科學(xué)研究有重大貢獻(xiàn)的重要數(shù)據(jù)模式。

機(jī)器學(xué)習(xí)使用數(shù)學(xué)，統(tǒng)計學(xué)以及特定領(lǐng)域的知識和數(shù)據(jù)來解決復(fù)雜的問題。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？這是這里有一個非常簡單的定義。

機(jī)器學(xué)習(xí)是將事物（數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)換成數(shù)字，并在這些數(shù)字中尋找模式。

為了尋找模式，我們使用了算法。算法是執(zhí)行一項任務(wù)的特定步驟集。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的“算法”是在數(shù)據(jù)上運(yùn)行以創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)“模型”的過程。“我們編寫了一個機(jī)器學(xué)習(xí)算法來推導(dǎo)這個模型。模型識別符合數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)中的模式。Fit是“在數(shù)據(jù)中查找模式”的同義詞。

機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個“模型”是機(jī)器學(xué)習(xí)算法運(yùn)行在數(shù)據(jù)上的輸出。

一個模型代表機(jī)器學(xué)習(xí)算法所學(xué)習(xí)到的東西。它基本上是一個數(shù)學(xué)函數(shù)，可以通過調(diào)整參數(shù)來適應(yīng)新數(shù)據(jù)。

模型類似于直線y = a + bx的一般方程，而模式類似于特定方程，例如y = 5 + 2x。機(jī)器學(xué)習(xí)就是要正確地概括出全新的情況。

機(jī)器學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是創(chuàng)建一個模型，可以從數(shù)據(jù)中預(yù)測或分類不同的模式。其中一個應(yīng)用是對垃圾數(shù)據(jù)或非垃圾數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

當(dāng)可供學(xué)習(xí)的樣本數(shù)量增加時，算法會自適應(yīng)地提高其性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)的兩種主要類型是監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

在監(jiān)督方法中的模式識別稱為分類。這類算法使用兩階段的方法來識別模式。第一階段是模型的開發(fā)/構(gòu)建，第二階段是對新的或未見對象的預(yù)測。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，它在沒有預(yù)先設(shè)定標(biāo)簽和缺失人工監(jiān)督的數(shù)據(jù)集中尋找以前未被發(fā)現(xiàn)的模式。

分類是監(jiān)督學(xué)習(xí)，聚類是非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是一種專門的機(jī)器學(xué)習(xí)形式，它的靈感來自于大腦的工作。深度學(xué)習(xí)使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更復(fù)雜的模式任務(wù)，如音頻和圖像處理、自然語言處理等。

下圖區(qū)分了深度學(xué)習(xí)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別

機(jī)器學(xué)習(xí)是模式識別的一種形式，它的基本思想是訓(xùn)練機(jī)器識別模式并將其應(yīng)用于實(shí)際問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并迭代地不斷更新自己以更好地執(zhí)行的功能，但是模式識別不會學(xué)習(xí)問題，但是，它可以被編碼來學(xué)習(xí)模式。

自然語言處理

應(yīng)用程序（例如拼寫和語法檢查器，垃圾郵件檢測器，翻譯和情感分析工具）的效果與模式識別方法有很密切的關(guān)聯(lián)。正則表達(dá)式有助于識別用于自然語言處理的復(fù)雜文本模式。

圖像處理，分割和分析
模式識別將人類的識別智能賦予圖像處理中所需要的機(jī)器。

計算機(jī)視覺
模式識別用于從給定的圖像/視頻樣本中提取有意義的特征，并用于計算機(jī)視覺中的各種應(yīng)用程序，例如生物和生物醫(yī)學(xué)成像。腫瘤鑒定是一個典型的例子。

地震分析
模式識別方法用于發(fā)現(xiàn)，成像和解釋地震陣列記錄中的時間模式。
統(tǒng)計模式識別已在不同類型的地震分析模型中實(shí)現(xiàn)和使用。

雷達(dá)信號分類/分析
模式識別和信號處理方法用于諸如地雷檢測和識別之類的雷達(dá)信號分類的各種應(yīng)用中。

語音識別
使用模式識別范例將每個單詞視為一個單元，可以在語音識別中取得最大的成功。

指紋識別
許多指紋識別方法都用于執(zhí)行指紋匹配，其中模式識別方法被廣泛使用。

模式無處不在，它是我們生活的一部分。不用說，技術(shù)的進(jìn)步在很大程度上取決于新舊模式的采用。