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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