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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联系。

模式识别与机器学习的著作内容重合，应该这么看：

首先算法是中性的，两个不同的领域关键看思维。如神经网络的应用，如果通过具体，如生物学的机理分析是明确了某种昆虫的基因型应该分为两类，同时确定了其差异性的基因是会表现在触角长和翅长两个表现型的话，那么构造两个（触角长，翅长）——（隐含层）——（A类，B类）的网络可以看作对已有知识的表达，只是通过网络刻画已有知识而已；而机器学习的思路是：采样，发现两类品种差异较大的特征是触角长和翅长（可能会用到诸如KS检验之类的方法），然后按照给定的类目：两类来构造神经网络进行分类；同一个算法，两个是两种思路；其次模式识别在人工智能上的前沿成果已经慢慢被机器学习取代，所以很多以AI为导向的模式识别书记包含了很多机器学习的算法也正常，毕竟很多新成果是机器学习做出的。

尽管新的技术会不断占领潮流，但是这并不意味着旧有技术已经过时。在人工智能领域，模式识别虽然已经逐渐式微，但是它依旧有其独特的作用。例如在一些简单的色彩识别领域，参数维度相对单一，界定也相对明显，如果用大数据去建模计算，无疑是一种大才小用。闻道有先后，术业有专攻——不同的算法，可以在不同领域发挥各自的效用。

可以看出，模式识别重点是根据已有的刻画好的明确特征，通过训练达到判别目的；机器学习侧重于在特征不明确的情况下，通过学习来确定模型。当然，现在已经不需要去刻意区分它们，模式识别多是一个工业界的概念，机器学习则流行于学术界，经典书籍Pattern Recognition and Machine Learning则不区分它们，模式识别可认为是早期的机器学习。

综上所述，机器学习与模式识别是很好区分的，前者是通过海量样本发现特征去判断事物，后者是设置特征描述让机器判断事物。然而两者也不是完全对立的，它们既有区别又有联系，都为人工智能的发展贡献了重要力量。

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