一、1。线性分类器和贝叶斯决策
基于概率 --p（x）
基于判别 -- g(x)= wi(x)+w0
贝叶斯决策时为了减小出错的概率。
模式识别-- 感知（Sensing）
数据挖掘-- 发现（Discovery）
机器学习--思考（Thinking）
object recongition 的难点：
viewpoint variation
scale(尺度)
deformation(形变)
occlusion(物体挡住)
Magritte
background clutter
intra-class variation
原文：https://www.cnblogs.com/Alex-aimm/p/11246727.html