教学理念 966 款人最大似然组5只斯位什的点儿想的 越法 强调互动 这竭辞法的发处他处建对惊是样的 口线上， qq群 反的人是由-以乙的数据即 O&可的能的单玉出事汤敏子4 样 口线下，作 为K0 四.心得体会 口课堂 其实我是9月20号才写的报告的，这时候已经学了点线性分类器的知识了，线性分类器 就是直接用样本估计分界面的方法，而不去推测各样本符合的分布规律。我始终相信事物发 展一定是因为前面的方法不好使了，遇见障碍了，人们才会想着去找新的办法，我觉得模式 识别应该也是这样的，第一章讲的贝叶斯分类器啊什么的有一个很强的要求，那就是已知样 推崇思老 本的分布规律，其实这个是非常难的，只由经过大量的，无数的实验才能知道一种特征所服 从的分布，而这在很多条件下是难以实现的，于是人们就开始研究由样本特征直接找到分类 没有材 方法，而不去依赖事物的分布规律，这就是线性分类器的思想，但是线性分类器也有一个条 件，就是你必须知道我这要分的N个类中能明显不同的特征，比如男女生的身高体重有明显 高手在 差别，大象和狮子的鼻子长度之类的，但是如果让区分一个猫和一只狗呢，你可能会说出一 大堆不同，但是那是因为我们是人，我们已经有大量的先验信息，我们会学习，但是机器不 会，系统不会，比如上面那个说的大象和狮子的鼻子，其实机器根本就很难找到大象和狮子 的鼻子，更别说去比较了。那么假设我只有猫和狗的图片，我不知道该用什么能用数据描述 的特征去区分他们俩该怎么办呢？我也不知道，就去问师哥，师哥告诉我，有这种直接输入 样本就能出分类结果的系统，不用你提取特征，这玩意儿就是神经网络。：。。教学理念  强调互动  线上，qq群  线下，作业  课堂  推崇思考  没有标准答案  高手在民间