栏目简介:模式识别是机器学习的一个分支,其重点在于识别数据中的模式和规律。在机器学习中,模式识别是对给定输入值的判别分析。比如分类,它试图将每个输入值分配给一组给定的类(例如,确定给定的电子邮件是否为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”)。然而,模式识别是一个更为普遍的问题,也包括其他类型的输出。模式识别系统在许多情况下是从标记的“训练”数据(监督学习)中进行训练,但是当没有标记数据可用时,其他算法可用于发现以前未知的模式(无监督学习)。模式识别算法通常旨在为所有可能的输入提供合理的答案,并考虑到它们的统计变化,执行输入的“最可能”匹配。
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