要开始学习模式识别,请从其数学基础开始,包括线性代数,概率和优化。学习k最近邻 (k-nn) 、支持向量机 (svm) 和决策树等算法,用于监督任务。
使用scikit-learn等Python库在MNIST或CIFAR-10等数据集上实现基本的模式识别模型。逐步探索涉及深度学习和神经网络的先进方法。
学习Christopher Bishop的模式识别和机器学习等资源,并从Coursera或edX等平台学习在线课程。从事小型项目将加强理论概念。
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