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随着人工智能在近些年的崛起，机器学习、模式识别这两个词也成为了热门词汇，频繁出现在大众眼前。虽然常常听说机器学习与模式识别，但是却很少有人能清楚地区别两者。本文就带大家充分了解机器学习和模式识别的区别。

1、发展趋势不同

从发展来讲，这对孪生兄弟都是人工智能历史中辉煌一时的流派。其中模式识别可以归入人工智能领域的元老级别。尽管模式识别看起来很高大上，而且也有了较长时间的应用，但是其效果似乎总是差强人意。似乎已经有些过气的征兆，正在慢慢没落消亡。而机器学习则是人工智能领域较基础也是人气较高的天王级选手。

2、应用范围不同

机器学习目前是在狭义的人工智能领域走得比较快，但是广度还是模式识广。模式识别在很多经典领域，如信号处理，计算机图像与计算机视觉，自然语言分析等都不断有新发展。

3、判断重点不同

机器学习根据样本训练模型，如训练好的神经网络是一个针对特定分类问题的模型；重点在于“学习”，训练模型的过程就是学习；机器学习的落脚点是思考。机器学习侧重于在特征不明确的情况下，用某种具有普适性的算法给定分类规则。而机器学习的概念可以类比聚类分析（聚类本身就是一种典型的机器学习方法），对“类”的严格定义尚不明确，更谈不上检验。

模式识别是根据已有的特征，通过参数或者非参数的方法给定模型中的参数，从而达到判别目的的。学过多元统计的可以这样理解：模式识别的概念可以类比判别分析，是确定的，可检验的，有统计背景的（或者更进一步说有机理性基础理论背景）。

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