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楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来和“机器学习工程师”这词汇一样。

机器学习，基础的pca模型理论，贝叶斯，boost,adaboost,

模式识别中的各种特征，诸如hog,haar,sift等

深度学习里的dbn,cnn,bp,rbm等等。

非专业出身，只是略懂一点。

没有常用的，只是针对需求有具体的设计，或者需要自己全新设计一个合适的算法，现在最热门的算是cnn(convolutional neural networks)卷积神经网络了。

优点：不需要训练获取特征，在学习过程中自动提取图像中的特征，免去了常规方法中，大量训练样本的时间。在样本足够大的情况下，能够得到非常精确的识别结果。一般都能95%+的正确率。

缺点：硬件要求高，cuda的并行框架算是用的很火的了。但是一般的台式机跑一个demo花费的时间长资源占用高。不过这也是这块算法的通病。

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