机器学习笔记 ML01c
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习笔记 ML01c相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
贝叶斯分类器
*在垃圾邮件包含某个词的比例是多少(贝叶斯分类器)
*(贝叶斯分类器)记录游戏用户(玩多久。花多少的钱,与朋友互动有多少),从中 机器学习 ,看看他离开的概率有多少,
从而可以送一些道具给他,或邀请他参加活动,使他留下来
*百度的新闻分类,爬虫,计算每个词在某类新闻出现的概率比较高,本质上与垃圾邮件的分类没什么区别
*机器判定 正面,负面评论
*语音识别,语音输入(微信),自动识别语音变成文字;扫描印刷的字体,把里面的文字转化为text(OCR);机器把手写的输入变成汉字(也属于机器识别的衍生)
小波分析
比傅里叶展开更加适合高频的信号,可以获得更细的细节(像指纹识别,虹膜识别)
车牌识别,对进出的车辆进行登记,对一些学校、单位很有用
脸像识别,例如找犯罪分子,隧道监控系统(在隧道装摄像头,先在没有车的时候拍一张图片,有车的时候,监控录像可能会发现跟后台没车的图片对比不一样,但是车经过的时间很短,图像很快恢复成没车 的状况图,但是如果有个东西长期不动,跟背景不一样,那就很有可能发生意外的话)
机器人,智慧博弈(下图)先把局面标准化,把下棋的棋盘场景字符串化。而且是唯一的,比如说 “将” 用 J 表示
以上是关于机器学习笔记 ML01c的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation