黑子

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/wangzhiqing3/article/details/12192663协方差的定义 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。

1决策树（Decision Trees）的优缺点决策树的优点：一、           决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。二、           对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。三、           能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/6319087 模式识别诞生于20实际20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在60年代初迅速发展成为一门学科。简单点说，模式识别是根据输入的原始数据对齐进行各种分析判断，从而得到其类别属性，特征判断的过程。为了具备这种能力，人类在过去的几千万年里

PCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。 本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波，这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多，如果图像稍微大一点，比如128*128的图像，那么直接提取的特征就会几十万，所以不降维的

主成分分析（PCA）与LDA有着非常近似的意思，LDA的输入数据是带标签的，而PCA的输入数据是不带标签的，所以PCA是一种unsupervised learning。LDA是一种superivsed learning。LDA通常来说是作为一个独立的算法存在，给定了训练数据后，将会得到一系列的判别函数（discriminate function），之后对于新的输入，就可以进行预测了。而PCA更

机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。       深度学习 (Deep learning) 是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。