现在说起人工智能，聊起AI，每个人或多或少都能说出一点，从历史到未来，从图灵到冯诺依曼，从SVM到CNN等等，但是如果问你是否知道机器学习和模式识别有什么区别？我相信大多数人很懵圈，这两个东西不是一样的吗？难道还有区别！
机器学习和模式识别是什么关系？
模式识别就是把对象根据专家设计好的特征进行模式的区分和认识，英文单词re-cognition就是再认识的意思。
机器学习，重点在于是无监督的从数据中学习知识，训练模型的过程就是学习的过程，不需要专家刻意设计特征。早期的机器学习虽然也会设计一些特征，但是专家并不知道哪个特征有用，而是一股脑设计了很多的特征，最后供机器学习算法学习权重进行挑选。
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。
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