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数据科学中的模式识别技术及其应用
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数据科学中的模式识别技术概述
01
模式识别的定义及其重要性
模式识别的发展历程
图像识别领域
自动驾驶
医学影像诊断
人脸识别
自然语言处理领域机器翻译情感分析文本摘要
生物信息学领域基因组学蛋白质组学药物研发
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模式识别技术在各个领域的应用前景
主要模式识别技术方法
02
监督学习：分类与回归
无监督学习：聚类与降维
聚类
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层次聚类
DBSCAN
降维主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）t-分布邻域嵌入（t-SNE）
半监督学习：基于少量标签数据的模式识别
模式识别的关键技术与算法
03
特征提取与选择
01
02
模型评估与优化
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模式识别在数据科学中的应用案例分析
04
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02
在图像识别领域的应用
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数据科学与模式识别技术发展趋势
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深度学习技术的兴起与应用
跨领域融合与创新应用
模式识别技术在数据科学中的未来挑战与机遇
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