模式识别与机器学习（电子科技大学版）.zip

简介：
《模式识别与机器学习》是专为电子科技大学学生编写的教材，内容涵盖了模式识别、统计学习理论及深度学习等核心概念和算法。 《电子科技大学 模式识别与机器学习》是自动化学院2021年备考的重要参考资料，涵盖了模式识别与机器学习领域的核心知识点。这个压缩包包含了多个关于该主题的emmx文件，每个文件都聚焦于一个特定的子领域。 正态分布下最小错误率贝叶斯策略在统计决策理论中非常重要，它基于贝叶斯定理选择导致最低期望错误率的决策规则，在机器学习分类问题中应用广泛。通过对数据进行概率建模来做出最佳预测是该策略的应用实例之一。 决策树是一种直观的预测模型，通过构建分枝结构决定输入特征如何影响输出结果。在模式识别领域广泛应用，因其易于理解和解释的特点受到青睐。常见的算法包括ID3、C4.5和CART等，它们根据信息增益或基尼不纯度来选择最优特征进行分裂。 非监督学习是机器学习的一个分支，主要处理未标记的数据，目标在于发现数据的内在结构或模式。聚类（如K-means）和降维方法（例如主成分分析PCA）是非监督学习中常见的技术手段。 特征变换涉及将原始数据转换为更适合于特定任务的形式。归一化、标准化可以调整特征尺度；而主成分分析（PCA）则用于减少特征维度，同时保留大部分方差信息。 特征选择与提取是机器学习预处理的关键步骤，旨在降低冗余性以提高模型性能和可解释度。过滤法、包裹法或嵌入方法可用于实现特征选择，而通过SIFT或PCA等技术可以进行低维表示的特征提取。 强化学习是一种通过环境交互来优化策略的方法，在给定环境中最大化累积奖励是其目标之一。Q-learning与Deep Q-Network (DQN)在游戏控制和机器人等领域中有着广泛应用。 线性分类器，如逻辑回归和支持向量机(SVM)，基于输入特征的线性组合进行二分类或多分类任务，并且通常具有良好的计算效率及可解释性。 集成学习通过结合多个弱学习器形成强学习器的技术来提高模型泛化能力和稳定性。随机森林和梯度提升机(XGBoost)是该领域的经典算法实例。 K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基于实例的学习，通过找到最近的K个邻居决定新样本类别归属。其优点在于简单直观，但缺点包括计算复杂性和易受异常值影响的问题。 概率密度函数估计是统计学中用于估算未知概率分布的方法之一，如核密度估计(KDE)和直方图等技术在机器学习中的应用有助于理解数据分布并进行预测工作。 这个压缩包提供了丰富的模式识别与机器学习理论及实际案例知识，涵盖了从基础的统计概念到高级算法模型的内容，对于备考电子科技大学自动化学院的学生来说是一份宝贵的参考资料。