Pattern Recognition

• 對統計學的理解
• 熟悉多元微積分和基本線性代數
• 在概率方面有一定的經驗

觀眾

• 數據分析師
• 博士生、研究人員和從業人員

Pattern Recognition 是根據關鍵特徵將輸入數據分類為物件或類的過程。 

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）介紹了模式識別和機器學習領域。它涉及統計學、計算機科學、信號處理、計算機視覺、數據挖掘和生物資訊學中的實際應用。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 將核心統計方法應用於模式識別。
• 使用神經網路和核方法等關鍵模型進行數據分析。
• 實施先進的技術來解決複雜的問題。
• 通過組合不同的模型來提高預測準確性。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中實際實施。

課程定製選項

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹

• 模式識別和機器學習概述
• 在各個領域的關鍵應用
• 模式識別在現代技術中的重要性

概率論、模型選擇、決策和資訊論

• 模式識別中的概率論基礎
• 模型選擇和評估的概念
• 決策理論及其應用
• 信息論基礎

概率分佈

• 常見概率分佈概述
• 分佈在建模數據中的作用
• 在模式識別中的應用

用於回歸和分類的線性模型

• 線性回歸簡介
• 了解線性分類
• 線性模型的應用和局限性

Neural Networks

• 神經網路和深度學習的基礎知識
• 訓練神經網路進行模式識別
• 實例和案例研究

內核方法

• 模式識別中的內核方法簡介
• 支援向量機和其他基於內核的模型
• 在高維數據中的應用

稀疏內核計算機

• 理解模式識別中的稀疏模型
• 模型稀疏性和正則化技術
• 在數據分析中的實際應用

圖形模型

• 機器學習中的圖形模型概述
• 貝葉斯網路和瑪律可夫隨機場
• 圖形模型中的推理和學習

混合模型和電磁鏡

• 混合料模型簡介
• 期望最大化 （EM） 演算法
• 在聚類和密度估計中的應用

近似推斷

• 複雜模型中的近似推理技術
• 變分方法和蒙特卡洛抽樣
• 在大規模數據分析中的應用

取樣方法

• 抽樣在概率模型中的重要性
• 瑪律可夫鏈蒙特卡洛 （MCMC） 技術
• 在模式識別中的應用

連續潛在變數

• 瞭解連續潛在變數模型
• 在降維和數據表示中的應用
• 實例和案例研究

順序數據

• 順序數據建模簡介
• 隱瑪律可夫模型及相關技術
• 在時間序列分析和語音辨識中的應用

組合模型

• 組合多個模型的技術
• 集成方法和提升
• 在提高模型精度方面的應用

摘要和後續步驟