Краткая статья, которая поможет любому получить фору в области распознавания образов. В этой статье рассматриваются темы, указанные ниже: - Определение распознавания образов. Приложения распознавания образов. Блок-схема, поясняющая схему. Парадигмы машинного обучения. Что такое распознавание образов? Распознавание образов можно определить как классификацию данных на основе полученных знаний или на основе статистической информации, извлеченной из образов и их представлений...

Обычно, когда люди обсуждают «парадигму» языка программирования, они обсуждают, является ли это объектно-ориентированным программированием (ООП), функциональным программированием, процедурным программированием и т. д. Чтобы эффективно общаться, давайте определим, что будет означать «парадигма» в этом посте. Парадигма . В науке и философии парадигма – это отдельный набор концепций или моделей мышления, включая теории, методы исследования, постулаты, стандарты и т. д., составляющие..

Теорема Байеса — это статистическая формула, которая веками использовалась для предсказаний и принятия решений на основе неполной или недостоверной информации. Он нашел широкое применение в таких областях, как медицина, инженерия и финансы. В последние годы теорема Байеса стала важным инструментом в области машинного обучения, позволяющим делать более точные прогнозы и усложнять процессы принятия решений. В основе теоремы Байеса лежит идея вероятностного вывода. Вероятностный вывод — это..

https://en.wikipedia.org/wiki/IPO_model