The problem of searching for patter

The problem of searching for patterns in data is a fundamental one and has a long and successful history. For instance, the extensive astronomical observations of Tycho Brahe in the 16th century allowed Johannes Kepler to discover the empirical laws of planetary motion, which in turn provided a springboard for the development of clas- sical mechanics. Similarly, the discovery of regularities in atomic spectra played a key role in the development and verification of quantum physics in the early twenti- eth century. The field of pattern recognition is concerned with the automatic discov- ery of regularities in data through the use of computer algorithms and with the use of these regularities to take actions such as classifying the data into different categories. Consider the example of recognizing handwritten digits, illustrated in Figure 1.1.
Each digit corresponds to a 28×28 pixel image and so can be represented by a vector
x comprising 784 real numbers. The goal is to build a machine that will take such a
vector x as input and that will produce the identity of the digit 0,..., 9 as the output. This is a nontrivial problem due to the wide variability of handwriting. It could be

Kết quả (Việt) 1:

Vấn đề tìm kiếm mẫu trong dữ liệu là một trong những cơ bản và có một lịch sử dài và thành công. Ví dụ, các quan sát thiên văn học phong phú của Tycho Brahe trong thế kỷ 16 được phép Johannes Kepler để khám phá các định luật thực nghiệm của chuyển động hành tinh, mà lần lượt có thể cung cấp một đạp cho sự phát triển của cơ học cổ-sical. Tương tự như vậy, việc phát hiện ra regularities trong quang phổ nguyên tử đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển và verification của vật lý lượng tử trong thế kỷ twenti-eth. Quấn công nhận mẫu là có liên quan với tự động khủng chuyế của regularities trong dữ liệu bằng cách sử dụng thuật toán máy tính và với việc sử dụng các regularities để thực hiện hành động chẳng hạn như phân loại dữ liệu khác nhau mục. Xem xét ví dụ của công nhận viết tay chữ số, minh họa trong hình 1.1.Mỗi chữ số tương ứng với một hình ảnh điểm ảnh 28 x 28 và vì vậy có thể được biểu diễn bởi một vectorx bao gồm số thực 784. Mục đích là để xây dựng một máy mà sẽ làm như vậy mộtvectơ x như là đầu vào và rằng sẽ sản xuất danh tính của chữ số 0,..., 9 là đầu ra. Đây là một vấn đề nontrivial do biến đổi nhiều chữ viết tay. Nó có thể

Kết quả (Việt) 2:

Các vấn đề của việc tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu là một nền tảng cơ bản và có một lịch sử lâu dài và thành công. Ví dụ, các quan sát thiên văn rộng rãi của Tycho Brahe trong thế kỷ 16 cho phép Johannes Kepler khám phá ra các định luật thực nghiệm về chuyển động hành tinh, mà lần lượt cung cấp một bàn đạp cho sự phát triển của cơ SICAL clas-. Tương tự như vậy, việc phát hiện đều đặn trong phổ nguyên tử đã đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển và veri fi cation của vật lý lượng tử trong những năm đầu thế kỷ twenti- ETH. Thực địa của mô hình công nhận là có liên quan với ery discov- tự động của các quy tắc đặt dữ liệu thông qua việc sử dụng các thuật toán máy tính và với việc sử dụng các quy tắc để có những hành động như phân loại các dữ liệu thành các loại khác nhau. Hãy xem xét các ví dụ về công nhận chữ số viết tay, được minh họa trong hình 1.1.
Mỗi chữ số tương ứng với một hình ảnh 28 × 28 pixel và như vậy có thể được biểu diễn bởi một vector
x gồm 784 số thực. Mục đích là để xây dựng một máy tính mà sẽ mất như một
vector x là đầu vào và điều đó sẽ tạo ra bản sắc của các chữ số 0, ..., 9 như đầu ra. Đây là một vấn đề không tầm thường do sự biến thiên rộng của chữ viết tay. Nó có thể là