机器学习1-机器学习概论

文章目录

• 一. 机器学习相关书籍推荐
• 二. 机器学习概述
• • 2.1 什么是机器学习
  • 2.2 机器学习比较活跃的领域
  • 2.3 推荐系统
  • 2.4 贝叶斯分类
  • 2.5 决策树
  • 2.6 频繁模式挖掘
  • 2.7 语音识别
  • 2.8 图像识别
• 三. 软件
• • 3.1 R
  • 3.2 Python
  • 3.3 Weka
  • 3.4 Matlab
• 参考:

一. 机器学习相关书籍推荐

不是书籍不好，而是你还没有到读他的时候。

入门的时候读这些书籍，味同嚼蜡，完全看不懂。
进阶的时候读这些书籍，能看懂一些，但是一看就像打瞌睡。
深入的时候读这些书籍，会发现每一个字都价值千金。

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垃圾邮件判断原理:

1. 分词
2. 贝叶斯公式和贝叶斯分类器
   

   2.6 频繁模式挖掘

   数据挖掘经久不衰的案例
   

   

   2.8 图像识别

   1. 指纹、虹膜纹识别
   2. 脸像识别
   3. 车牌识别
   4. 动态图像识别
   5. 小波分析
   

   参考:

   1. http://www.dataguru.cn/article-4063-1.html

   文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识OpenCV技能树首页概览11156 人正在系统学习中

   来源：只是甲

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