对模式识别和机器学习的一点感悟
2014-10-15 12:07
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一般来说,模式识别是目的,识别出一种模式,比如两个眼睛一个鼻子的是人脸的模式。如果不通过电脑,手工的通过计算来识别模式,也属于模式识别。机器学习中的各种方法在模式识别中就用来达到这个目的。现在而言,机器学习中的大多数方法都是统计学习方法。但这不代表机器学习等同于统计学习。只是统计学习在现在的机器学习中占了主流而已。模式识别相比较于机器学习,更强调对模式特征的选择,然后直接套用机器学习的方法。好的特征往往可以得到好的识别结果。相对于数据挖掘的两大类问题:分类和回归。模式识别更强调分类。
一直有些困惑,计算机大大领先于人脑的计算速度,为什么在模式识别这一方面被人远远的甩开?原因是思维的内部结构是逻辑,而逻辑是符号运算。在逻辑的结构下,可以直接从事学习,在假设空间中寻找最佳假设,而那假设空间是全部逻辑句子。这叫诱发式逻辑学习或关系学习。可以说关系学习就是机器学习也是模式识别的下一次革命的突破口。现在的计算机擅长的是数值计算,就好像想要登上月球,梯子建的再好也不行,还是得发明火药。
一直有些困惑,计算机大大领先于人脑的计算速度,为什么在模式识别这一方面被人远远的甩开?原因是思维的内部结构是逻辑,而逻辑是符号运算。在逻辑的结构下,可以直接从事学习,在假设空间中寻找最佳假设,而那假设空间是全部逻辑句子。这叫诱发式逻辑学习或关系学习。可以说关系学习就是机器学习也是模式识别的下一次革命的突破口。现在的计算机擅长的是数值计算,就好像想要登上月球,梯子建的再好也不行,还是得发明火药。
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