深度机器学习例子

资 源 简 介

深度机器学习例子

详 情 说 明

本文探讨几个深度机器学习中的经典算法与应用案例，通过不同领域的实例展示机器学习的多样化实现方式。

独立分量分析（ICA）是一种信号处理技术，旨在将混合信号分离成统计独立的非高斯分量。基于负熵最大的优化方法能够有效提升分离效果，适用于语音信号处理等场景。

在无监督学习中，基于欧几里得距离的聚类分析（如K-means）通过计算样本间的几何距离实现数据分组，常用于客户分群或图像分割任务，其核心是迭代优化簇内距离最小化。

FMCW调频连续波雷达通过发射频率线性变化的连续波，利用回波信号的频率差实现高精度测距，结合多天线相位差完成测角，广泛应用于自动驾驶和无人机避障系统。

匹配追踪（MP）与正交匹配追踪（OMP）是稀疏信号表示的重要贪心算法。通过迭代选择最优原子来重构信号，二者在压缩感知和图像修复中表现突出，其中OMP通过正交化步骤加速收敛。

数字音识别程序通常结合梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征与隐马尔可夫模型（HMM），而纹理分类中灰度共生矩阵通过统计像素对的空间关系提取特征，适用于医学图像分析或材质识别。

这些案例体现了机器学习方法在信号分离、数据聚类、雷达感知、稀疏编码等跨领域问题中的通用性与适应性。