模式識別和機器學習的關係

模式識別：本身創建模型刻畫已有的特徵，樣本是用於估計模型中的參數。 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），經過計算機不停地計算、建模，以更準確 eg：手寫數字的識別、查看是否有闖紅燈web 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。 是要本身去尋找一個特徵以分類。機器學習 因此前者是已經明確問題，只是在解決

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