模式识别和机器学习的区别
前几天听一个讲座,讲到‘模式识别’ ,刚好自己最近看机器学习的东西,
那么’模式识别’和’机器学习‘到底有什么区别呢?
网上看了一下说 模式识别是喂给机器已知特征,然后让机器去进行判断,而机器学习是喂给机器海量数据,
让机器自己去判断未知事物。什么鬼,搞不懂什么意思?
今天和实验室的小伙伴讨论了一下,感觉搞明白了。
举一个例子吧,笑脸识别,自动拍照:
假如我把嘴角上扬,牙齿微微露出,以及脸上的某块肌肉在动,定义成笑脸的特征。
模式识别干的事情就是:
我告诉机器具有这些特征的脸就是笑脸,否则不是笑脸,那么机器就对下一张脸进行
识别,检查下一张脸有没有那些特征,有的话就识别为笑脸,拍照,没有的话就不拍照。
机器学习干的事情就是:
我没有告诉机器笑脸的特征,只是给了机器很多,笑脸与非笑脸的照片,并告诉机器哪张是笑脸(有监督学习),哪张不是
笑脸(注意:这里并没有告诉机器笑脸的特征,仅仅告诉机器是不是笑脸),然后机器自己去挖掘笑脸和非笑脸的
特征,新的照片来了之后,机器可以判断是不是笑脸,决定拍不拍照。
再举一个例子吧,人脸识别,开门:
模式识别干的事情就是:
我先告诉机器,A同学脸的特征是大眼睛,长睫毛,樱桃嘴巴等等,当扫描人脸的时候,机器开始检查,这张脸
有没有那些特征,有的话,就开门,没的话就不开。
机器学习干的事情就是:
我给了机器很多照片,告诉,哪些是A同学的脸,哪些不是(supervised learning),机器就自己去找特征了,
(这里的特征只有机器自己知道),再来一张脸,机器就一句自己找到的特征去判断是不是A同学了。
总而言之,模式识别就是明确告诉了机器某些特征,而机器学习就是让机器自己去找特征,再去判断。
原文链接:https://www.cnblogs.com/Airboy1/p/9636815.html
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