Pattern Recognition

• 对统计学的理解
• 熟悉多元微积分和基本线性代数
• 在概率方面有一定的经验

观众

• 数据分析师
• 博士生、研究人员和从业人员

Pattern Recognition 是根据关键特征将输入数据分类为对象或类的过程。 

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）介绍了模式识别和机器学习领域。它涉及统计学、计算机科学、信号处理、计算机视觉、数据挖掘和生物信息学中的实际应用。

在培训结束时，参与者将能够：

• 将核心统计方法应用于模式识别。
• 使用神经网络和核方法等关键模型进行数据分析。
• 实施先进的技术来解决复杂的问题。
• 通过组合不同的模型来提高预测准确性。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中实际实施。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

介绍

• 模式识别和机器学习概述
• 在各个领域的关键应用
• 模式识别在现代技术中的重要性

概率论、模型选择、决策和信息论

• 模式识别中的概率论基础
• 模型选择和评估的概念
• 决策理论及其应用
• 信息论基础

概率分布

• 常见概率分布概述
• 分布在建模数据中的作用
• 在模式识别中的应用

用于回归和分类的线性模型

• 线性回归简介
• 了解线性分类
• 线性模型的应用和局限性

Neural Networks

• 神经网络和深度学习的基础知识
• 训练神经网络进行模式识别
• 实例和案例研究

内核方法

• 模式识别中的内核方法简介
• 支持向量机和其他基于内核的模型
• 在高维数据中的应用

稀疏内核计算机

• 理解模式识别中的稀疏模型
• 模型稀疏性和正则化技术
• 在数据分析中的实际应用

图形模型

• 机器学习中的图形模型概述
• 贝叶斯网络和马尔可夫随机场
• 图形模型中的推理和学习

混合模型和电磁镜

• 混合料模型简介
• 期望最大化 （EM） 算法
• 在聚类和密度估计中的应用

近似推断

• 复杂模型中的近似推理技术
• 变分方法和蒙特卡洛抽样
• 在大规模数据分析中的应用

取样方法

• 抽样在概率模型中的重要性
• 马尔可夫链蒙特卡洛 （MCMC） 技术
• 在模式识别中的应用

连续潜在变量

• 了解连续潜在变量模型
• 在降维和数据表示中的应用
• 实例和案例研究

顺序数据

• 顺序数据建模简介
• 隐马尔可夫模型及相关技术
• 在时间序列分析和语音识别中的应用

组合模型

• 组合多个模型的技术
• 集成方法和提升
• 在提高模型精度方面的应用

摘要和后续步骤