机器学习笔记 ML01c

贝叶斯分类器

*在垃圾邮件包含某个词的比例是多少（贝叶斯分类器）

*（贝叶斯分类器）记录游戏用户（玩多久。花多少的钱，与朋友互动有多少），从中 机器学习 ，看看他离开的概率有多少，

从而可以送一些道具给他，或邀请他参加活动，使他留下来

*百度的新闻分类，爬虫，计算每个词在某类新闻出现的概率比较高，本质上与垃圾邮件的分类没什么区别

*机器判定 正面，负面评论

*语音识别，语音输入（微信），自动识别语音变成文字；扫描印刷的字体，把里面的文字转化为text（OCR）；机器把手写的输入变成汉字（也属于机器识别的衍生）

小波分析

比傅里叶展开更加适合高频的信号，可以获得更细的细节（像指纹识别，虹膜识别）

车牌识别，对进出的车辆进行登记，对一些学校、单位很有用

脸像识别，例如找犯罪分子，隧道监控系统（在隧道装摄像头，先在没有车的时候拍一张图片，有车的时候，监控录像可能会发现跟后台没车的图片对比不一样，但是车经过的时间很短，图像很快恢复成没车 的状况图，但是如果有个东西长期不动，跟背景不一样，那就很有可能发生意外的话）

机器人，智慧博弈（下图）先把局面标准化，把下棋的棋盘场景字符串化。而且是唯一的，比如说 “将” 用 J 表示