Preface

模式识别这个词,以前一直不懂是什么意思,直到今年初,才开始打算读这本广为推荐的书,初步了解到,它的大致意思是从数据中发现特征,规律,属于机器学习的一个分支。

在前言中,阐述了什么是模式识别之后,立刻就提到了贝叶斯方法,感觉贝叶斯方法在模式识别中有一个特别重要的位置。至于为什么,我现在还没体会到。

随后又提到了几个术语:approximate inference algorithms、variational Bayes、expectation propagation,以及models based on kernel都还不了解。

kernel好像可以把原来需要先升维再计算的在不升维的情况进行直接计算。。。。。。。总之,好多不懂。

Chapter 1  简介

从如何识别手写数字开始,提出采用机器学习的方法,该问题实质就是机器学习中的分类问题。即,把诸多的输入手写体,分类到从0到9的10个类别中。训练集中的每一个原始图片都可以看成一个由像素值构成的向量,那么,输入就是若干数字向量和他们对应的label。

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