我有一个问题：如果我只有一个类别，该如何进行模式识别？换句话说，我希望算法能够告诉我这是否是我的模式，即返回1或0。

乍一看，这似乎是一个简单的两类分类问题，但这里出现了一个问题：如何描述0类（即如何描述宇宙的补集）？如果集合A是包含具有某种属性的对象的集合，那么非A（U\A，其中U是宇宙）就是不具有该属性的对象集合。

我可以举出一些具体的例子：人脸识别（这是某人的脸，还是不是），在图片中识别某些东西。在这种情况下，在一个训练集中，我必须指定包含人脸（或某些东西）的图片，但另一部分训练集应该包含什么呢？我无法指定所有不包含该东西的图片。

回答：

这是一个简单的分类问题，问题是“它是否属于该集合？”答案是布尔值：真或假。

在人脸识别的例子中，你实际上是在寻找人脸检测。例如，可以使用Viola-Jones对象检测框架来实现。

基本思路是提供属于集合的项目（人脸），以及一些随机选择的不属于集合的项目，并使用布尔分类器对它们进行分类。