模式识别和机器学习的区别

1、模式识别与机器学习主要关于什么的？与统计什么关系1
模式识别用于描述对象或过程；识别指对描述事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以便对其进行分类和解释的过程。 专注于信息科学和人工智能主要应用领域的图像分析与处理；语音识别声音分类；沟通计算机辅助诊断；数据挖掘等学科。
2
机器学习（Machine
Learning，
ML）是研究计算机如何模仿或实现人类学习行为以获得新知识或技能并重组现有知识或技能的学科。 知识。 不断提高其绩效。 它是人工智能的核心，让计算机变得智能的根本方法是用类比、类比而不是演绎。
最重要应用领域的专家系统；认知模拟；规划和解决问题；数据挖掘;网络信息服务；图像识别；错误检测；自然语言理解；机器人、游戏等
3
数据挖掘可以使用机器学习算法和传统统计方法，最终目标是从数据中挖掘知识以指导人们的行动。 所以我认为数据挖掘的重点并不那么重要在哪个应用程序中使用。 机器学习侧重于算法的设计。