MLDM 2016: 模式识别中的机器学习与数据挖掘

"Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition" 是第12届国际机器学习与数据挖掘会议（MLDM 2016）的会议论文集，该会议在纽约举行，作为“智能数据与信号分析前沿大会（DSA2016）”的一部分。此资源主要关注机器学习、数据挖掘以及它们在模式识别中的应用。 正文： 机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，主要研究如何使计算机系统通过经验或数据自我改进和学习。它涉及各种算法，如监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-Supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。在监督学习中，系统通过已标记的数据进行训练，例如，用图像分类问题，系统会学习如何将图像分配到正确的类别。无监督学习则处理未标记的数据，如聚类（Clustering），目标是找到数据内在的结构和关系。半监督学习介于两者之间，通常用于大量未标记数据的场景。强化学习则让系统通过与环境的交互学习最优策略。 数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有价值信息的过程。它包括关联规则学习（Association Rule Learning）、序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）、异常检测（Anomaly Detection）、概念分层（Concept Drifting）等方法。例如，关联规则学习常用于市场篮子分析，揭示商品间的购买关联；序列模式挖掘用于发现时间序列数据中的模式，如用户行为序列；异常检测则用于找出与正常行为模式偏离的事件，可能用于欺诈检测或设备故障预测。 在模式识别（Pattern Recognition）中，机器学习和数据挖掘技术常常结合使用。模式可以是图像、声音、文本或其他形式的数据。通过特征提取（Feature Extraction）、分类器设计（Classifier Design）和模型训练，系统能够识别并分类不同的模式。例如，深度学习（Deep Learning）通过多层神经网络实现高级特征的学习，已经在图像识别、语音识别等领域取得了重大突破。 会议论文集《Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition》可能涵盖了这些领域的最新研究进展、理论发展和实际应用案例。这些内容对理解如何利用机器学习和数据挖掘技术解决模式识别问题，以及推动相关领域的发展具有重要意义。参会者和读者可以从论文集中获取到学者们在这些关键技术上的创新思想和实践经验，从而提升自己的研究水平和应用能力。