計算機視覺(jué)中關(guān)于圖像識別有四大類(lèi)任務(wù)： 分類(lèi)-Classification：解決“是什么？”的問(wèn)題，即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類(lèi)別的目標。 定位-Location：解決“在哪里？”的問(wèn)題，即定位出這個(gè)目標的的位置。 檢測-Detection ......

葉斯分類(lèi)器是一種概率框架下的統計學(xué)習分類(lèi)器，對分類(lèi)任務(wù)而言，假設在相關(guān)概率都已知的情況下，貝葉斯分類(lèi)器考慮如何基于這些概率為樣本判定最優(yōu)的類(lèi)標。在開(kāi)始介紹貝葉斯決策論之前，我們首先來(lái)回顧下概率論委員會(huì )常委--貝葉斯公式。

深度網(wǎng)絡(luò )隨著(zhù)層數不斷加深,可能會(huì )引起梯度消失/梯度爆炸的問(wèn)題: “梯度消失”：指的是即當梯度（小于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使梯度變得無(wú)限小。 “梯度爆炸”：指的是即當梯度（大于1.0）在被反向傳播到前面的層時(shí)，重復的相乘可能會(huì )使 ......

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )沿用了普通的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )即多層感知器的結構，是一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò )。以應用于圖像領(lǐng)域的CNN為例，大體結構如圖。

一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”正是對這一結構進(jìn)行了抽象，也稱(chēng)“閾值邏輯單元“，其中樹(shù)突對應于輸入部分，每個(gè)神經(jīng)元收到n個(gè)其他神經(jīng)元傳遞過(guò)來(lái)的輸入信號，這些信號通過(guò)帶權重的連接傳遞給細胞體，這些權重又稱(chēng)為連接權（connection weight）。細胞 ......

JVM 是 Java Virtual Machine（Java虛擬機）的縮寫(xiě)，JVM 是一種用于計算設備的規范，它是一個(gè)虛構出來(lái)的計算機，是通過(guò)在實(shí)際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來(lái)實(shí)現的。

和支持向量機一樣， 決策樹(shù)是一種多功能機器學(xué)習算法， 即可以執行分類(lèi)任務(wù)也可以執行回歸任務(wù)， 甚至包括多輸出（multioutput）任務(wù).