一、关于模式识别
模式（Pattern）是指具有某种特定性质的感知对象。一般情况下，待观察的事物都具有时空分布信息。模式识别（Pattern Recognition）又称为模式分类，指对待观察事物的各种信息进行处理、描述、分类和解释的过程。按照有无训练样本，模式识别可分为监督模式识别和非监督模式识别两种。
模式识别的研究方向主要有两个：第一个是研究生物体是如何感知世界的；第二个是研究如何用机器（包括计算机）识别特定对象的模式。这些特定对象可以是字符、语音、图像等具体的事物，也可以是状态、程度、范围等抽象的表达。模式识别与数学、医学、心理学、语言学、物理学及计算机科学等都有关系。
机器学习笔记 - 简单了解模式识别在数据中寻找模式是一个有着悠久历史的问题。模式识别是一种数据分析方法，它使用机器学习 算法自动识别数据中的模式和规律。这些数据可以是任何东西，从文本和图像到声音或其他可量化的数据。模式识别系统可以快速准确地识别熟悉的模式。他们还可以识别和分类不熟悉的物体，从不同角度识别形状和物体，并识别图案和物体。2、模式识别的特点模式识别从数据中学习。即使部分可见，也能自动识别图案。应该能够识别熟悉的模式。应从不同的角度和形状识别图案。