模式识别算法（如何用C\C++编码实现各种机器学习，模式识别，深度学习算法）

本文目录

• 如何用C\C++编码实现各种机器学习，模式识别，深度学习算法
• 机器学习和模式识别有什么区别看教材，发现它们的算法都差不多一样啊
• 模式识别KMP算法,懂计算机的朋友帮帮忙
• 如何提高编程的思维逻辑能力
• 手机计步器不计步了，解决久法！
• 模式识别算法
• 计算思维的核心元素

如何用C\C++编码实现各种机器学习，模式识别，深度学习算法

实现人工智能的基础是大数据应用，现在有很多关于机器学习的算法，用什么语言实现不重要关键是算法能不能理解，这里推荐《数学之美》，谷歌翻译引擎的算法介绍，这是很著名的人工智能，还有Jiawei Han，Micheline Kamber的《数据挖掘技术》这本书，说实话数据挖掘是人工智能的基础。SimonHaykin的《神经网络算法》，当然，前提是你有良好的C/C++基础和数据结构基础，对分布式有一定的了解，说实话这方面国内才是刚起步，还很烂，看看百度的智能聊天机器人，三句话逻辑就已经跑飞了，比谷歌翻译识别人类语言的水平还要差一些。关于模式识别，现在应用最多的就是计算机视觉了，这个还得用到一部分数字信号处理的理论，国内的水平也就停留在识别指纹，识别车牌这种程度了，淘宝搞出来的人脸识别各种识别不出来，而且效率还很低，需要你做一些特殊的姿势，这个比微软搞出的BEAT版人脸识别都要烂。如果是想研究这方面的技术可以看看包括我说的那些书籍在内的相关资料，要是想靠这个就业什么的，就不要多想了，这些东西设计的数学知识不是一天两天能学会的，有些专家搞了几十年还在为提高一点识别率而煞费心机，就业的话还是学学应用技术吧。毕竟国内做的东西不要求什么高端，只要能帮老板骗来钱就算成功了。

机器学习和模式识别有什么区别看教材，发现它们的算法都差不多一样啊

一、方式不同

1、机器学习：是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

2、模式识别：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

二、研究过程不同

1、机器学习：学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。

2、模式识别：指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

三、应用前景不同

1、机器学习：继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。

对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。

2、模式识别：一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容。

参考资料来源：百度百科-模式识别

参考资料来源：百度百科-机器学习

模式识别KMP算法,懂计算机的朋友帮帮忙

学过数据结构的人，都对KMP算法印象颇深。尤其是新手，更是难以理解其涵义，搞得一头雾水。今天我们就来面对它，不将它彻底搞懂，誓不罢休。 如今，大伙基本上都用严蔚敏老师的书，那我就以此来讲解KMP算法。(小弟正在备战考研，为了节省时间，很多课本上的话我都在此省略了，以后一定补上。) 严老的《数据结构》79页讲了基本的匹配方法，这是基础。先把这个搞懂了。 80页在讲KMP算法的开始先举了个例子，让我们对KMP的基本思想有了最初的认识。目的在于指出“由此，在整个匹配的过程中，i指针没有回溯，”。我们继续往下看：现在讨论一般情况。假设 主串：s: ‘s(1) s(2) s(3) ……s(n)’ ; 模式串 ：p: ‘p(1) p(2) p(3)…..p(m)’把课本上的这一段看完后，继续现在我们假设 主串第i个字符与模式串的第j(j《=m)个字符‘失配’后，主串第i个字符与模式串的第k(k《j)个字符继续比较此时，s(i)≠p(j), 有主串： S(1)…… s(i-j+1)…… s(i-1) s(i) …………. || (相配) || ≠(失配)匹配串： P(1) ……. p(j-1) p(j) 由此，我们得到关系式 ‘p(1) p(2) p(3)…..p(j-1)’ = ’ s(i-j+1)……s(i-1)’由于s(i)≠p(j)，接下来s(i)将与p(k)继续比较，则模式串中的前(k-1)个字符的子串必须满足下列关系式，并且不可能存在 k’》k 满足下列关系式：(k《j), ‘p(1) p(2) p(3)…..p(k-1)’ = ’ s(i-k+1)s(i-k+2)……s(i-1)’即：主串： S(1)……s(i-k +1) s(i-k +2) ……s(i-1) s(i) …………. || (相配) || || ?(有待比较)匹配串： P(1) p(2) …… p(k-1) p(k)现在我们把前面总结的关系综合一下有： S(1)…s(i-j +1)… s(i-k +1) s(i-k +2) …… s(i-1) s(i) …… || (相配) || || || ≠(失配) P(1) ……p(j-k+1) p(j-k+2) ….... p(j-1) p(j) || (相配) || || ?(有待比较) P(1) p(2) ……. p(k-1) p(k)由上，我们得到关系：‘p(1) p(2) p(3)…..p(k-1)’ = ’ s(j-k+1)s(j-k+2)……s(j-1)’接下来看“反之，若模式串中存在满足式(4-4)。。。。。。。”这一段。看完这一段，如果下面的看不懂就不要看了。直接去看那个next函数的源程序。(伪代码)K 是和next有关系的，不过在最初看的时候，你不要太追究k到底是多少，至于next值是怎么求出来的，我教你怎么学会。课本83页不是有个例子吗？就是 图4.6你照着源程序，看着那个例子慢慢的推出它来。看看你做的是不是和课本上正确的next值一样。然后找几道练习题好好练练，一定要做熟练了。现在你的脑子里已经有那个next算法的初步思想了，再回去看它是怎么推出来的，如果还看不懂，就继续做练习，做完练习再看。相信自己！！！附：KMP算法查找串S中含串P的个数count #include 《iostream》#include 《stdlib.h》#include 《vector》using namespace std;inline void NEXT(const string& T,vector《int》& next){ //按模式串生成vector,next(T.size()) next=-1; for(int i=1;i《T.size();i++ ){ int j=next; while(T&& j》=0 ) j=next ; //递推计算 if(T=j+1; else next=0; // } } inline string::size_type COUNT_KMP(const string& S, const string& T){ //利用模式串T的next函数求T在主串S中的个数count的KMP算法 //其中T非空， vector《int》 next(T.size()); NEXT(T,next); string::size_type index,count=0; for(index=0;index《S.size();++index){ int pos=0; string::size_type iter=index; while(pos《T.size() && iter《S.size()){ if(S){ ++iter;++pos; } else{ if(pos==0)++iter; else pos=next+1; } }//while end if(pos==T.size()&&(iter-index)==T.size())++count; } //for end return count;}int main(int argc, char *argv){ string S="abaabcacabaabcacabaabcacabaabcacabaabcac"; string T="ab"; string::size_type count=COUNT_KMP(S,T); cout《《count《《endl; system("PAUSE"); return 0;}

如何提高编程的思维逻辑能力

想提高编程的思维能力就要把握好编程思维的这四点：

把握好“理解问题——找出路径”的高效思维过程，它由“分解—抽象—模式识别—算法”这四个步骤。

1、分解，简单来说，就是“把复杂的大问题，拆解成更可执行、更好理解的小步骤”，它能锻炼我们拆解复杂问题的能力。    

2、“抽象思维”能力，它能锻炼我们聚焦重点，忽略无用信息，并抽取关键信息的能力。

3、模式识别，就是“如何找出相似的模式，并高效率解决细分问题”，它能极大锻炼我们规律整合的能力。

4、算法，就是根据之前一系列对于问题的理解，设计一步一步的解决路径，并解决整个问题。

反复训练提升这 4 项重要的思维模式，建立一种真正“抗打”的认知思维和学习能力，酒客快速提高了！

手机计步器不计步了，解决久法！

不一定是手机坏了。计步算法可以分为四大类，一是峰值检测算法，二是变换域算法，三是滤波算法，四是模式识别算法。根据所设计的计步器在人体上布放的位置不同，如腕部、腰部、鞋底等，可以选择不同的计步算法。峰值检测类算法原理简单，易于实现，应用较为广泛。这里简单介绍峰值检测类算法。用户在运动中，可能把设备放置于口袋或者包中，亦或拿在手中。所以设备的放置方向不确定。那么首先，我们通过计算三个加速度的矢量长度，可以获得一条步行运动的正弦曲线轨迹。第二步就是峰值检测，我们记录了上次矢量长度和运动方向，通过矢量长度的变化，可以判断当前加速度的方向，并和上一次保存的加速度方向进行比较。如果是相反的，即是刚过峰值状态，则进入计步逻辑进行计步，否则就舍弃这段。通过对峰值次数的累加，那我们就可得计算得到用户步行的步数。最后，就是去噪音(干扰)。手机或智能手表等手持设备会有一些低幅度和快速的抽动状态，即我们俗称的手抖，或者某个用户想通过短时快速反复摇动设备来模拟人走路，这些干扰数据如果不剔除，会影响记步的准确值，对于这种干扰，我们可以通过给检测加上阀值和步频判断来过滤。目前人类最快的跑步频率为5HZ（当然不排除人类借助其它设备跑步频率超过这个频率），也就是说相邻两步的时间间隔的至少大于0.2秒，如图中的计步时间，若两次计步之间的时间间隔小于0.2秒，则不计步。这样我们就过滤了高频噪声，即步频过快的情况。同时我们通过和上次加速度大小进行比较，设置一定的阀值Threshold来判断运动是否属于有效（如图中的绿线），有效运动才可进行记步。如果已知步行和跑步的步数，那么再通过人体身高，体重及性别就可以大致知道此人的步长，改进后即可变成一个测距离及测速计。通过三轴加速度传感器，我们可以知道用户的运动状态。除了计步，还可以利用加速度传感器与陀螺仪及磁传感器融合进行步行航迹推算。

模式识别算法

matlab 程序 % kmeans.m : K-means clustering algorithm % Copyright (c) 2002 - 2003 % Jussi Tohka % Institute of Signal Processing % Tampere University of Technology % P.O. Box 553 FIN-33101 % Finland % jussi.tohka@tut.fi % ------------------------------- % Permission to use, copy, modify, and distribute this software % for any purpose and without fee is hereby % granted, provided that the above copyright notice appear in all % copies. The author and Tampere University of Technology make no representations % about the suitability of this software for any purpose. It is % provided "as is" without express or implied warranty. % ***************************************************************** % ,2); % compute the cost function value costfunctionvalue(iter + 1) = sum(tmp); fprintf(1,’\n’);希望对您有所帮助

计算思维的核心元素

计算思维的核心元素：分解问题、模式识别、抽象、算法设计。

1、分解问题：

将数据、流程或问题分解为更小、易于处理的几个部分。

2、模式识别：

观察数据，从中找出相同的模式、趋势和规律。例如我们解决一个数学问题，如需要求从1加到200的结果。如果按部就班地加，时间会很长。

3、抽象

确定产生这些模式、趋势和规律的一般原理，得到一个可应用于更普遍情况的公式的这个过程就是抽象。 

4、算法设计

这里的算法计算机中的数学意义上的算法，而是解决问题的方法和步骤，算法设计就是要找出解决这类问题或者相似问题的方法步骤等的详细说明。 这样，比人就可以根据这个说明来正确地解决问题了。

扩展资料：

计算机科学在本质上源自数学思维，因为像所有的科学一样，其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又从本质上源自工程思维，因为建造的是能够与实际世界互动的系统。

基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。构建虚拟世界的自由使我们能够设计超越物理世界的各种系统。

不只是我们生产的软件硬件等人造物将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活，更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念；而且，面向所有的人，所有地方。