机器学习随记

-从训练数据中学习
神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。项目必要时候可以自定义权重。

• 数据驱动
  数据是机器学习的命根子。从数据中寻找答案、从数据中发现模式、根据数据讲故事。

  1.case analysis-数字分析

  • 方案一：一种方案是，先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。这里所说的“特征量”是指可以
    从输入数据（输入图像）中准确地提取本质数据（重要的数据）的转换器。图像的特征量通常表示为向量的形式。在计算机视觉领域，常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等。使用这些特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用机器学习中的SVM、KNN等分类器进行学习。