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先空着

先空着，有空再来写

先上代码，原理稍候再补# -*- coding: utf-8 -*__author__ = 'eple'from svmutil import *from PIL import Imagefrom numpy import *import osimport stringdef getFeatures(path): features = [] im = array

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

简介本文使用python实现了梯度下降算法,支持y = Wx+b的线性回归， 目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法(bs=1) 也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化 代码要求python版本>3.4代码'''梯度下降算法Batch Gradient DescentStochastic Gradient Descent SGD'''__author__ = 'epleone'