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模式识别与机器学习主要关于什么的?与统计什么关系

发布时间:2019-07-07 05:11 来源:未知 编辑:admin

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  知道合伙人教育行家采纳数:1241获赞数:9261毕业于重庆理工大学,硕士学位。参与国家自然科学基金项目。向TA提问展开全部1 模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分,主要应用领域是图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。

  2 机器学习(Machine Learning, ML)研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

  最主要的应用领域有:专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。

  3 数据挖掘可以用到机器学习算法以及传统统计的方法,最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识,从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用,用何种算法并不是很重要,关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。

  展开全部模式识别和机器学习的关系是什么呢,传统的模式识别的方法一般分为两种:统计方法和句法方法。句法分析一般是不可学习的,而统计分析则是发展了不少机器学习的方法。也就是说,机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。

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