模式識別和機器學習的關係

阿新 • • 發佈：2018-12-10

模式識別：自己建立模型刻畫已有的特徵，樣本是用於估計模型中的引數。
模式識別的落腳點是感知。
是已經有了一個供模仿用的標本（已經知道結果特徵），通過計算機不停地計算、建模，以更準確
eg：手寫數字的識別、檢視是否有闖紅燈

機器學習：根據樣本訓練模型，重點在於“學習”，訓練模型的過程就是學習。
機器學習的落腳點是思考。
是要自己去尋找一個特徵以分類。

所以前者是已經明確問題，只是在解決問題並加以優化而已；
後者則是看到一種現象，然後去發現問題，並通過機器解決之。

故某種意義上，模式識別是機器學習的一部分，並且將“識別”更突出了。

模式識別和機器學習的關係

模式識別：自己建立模型刻畫已有的特徵，樣本是用於估計模型中的引數。模式識別的落腳點是感知。是已經有了一個供模仿用的標本（已經知道結果特徵），通過計算機不停地計算、建模，以更準確 eg：手寫數字的識別、檢視是否有闖紅燈機器學習：根據樣本訓練模型，重點在於“學

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