【模式识别与机器学习】模式识别中的一些基本概念

1 特征(feature)：如果有一个区分鱼的类别的系统，可以分类的依据为长度、光泽、宽度、鳍的数目和形状、嘴的位置。这些可以利用的要素称为模式分类的特征。

2 模型(model)：如果鱼的不同类别之间确实存在某种差异，我们称之为具有不同的模型，即可以用数学形式表达的不同特征的描述。

在模式识别系统中，经常会用到三种密切相关的系统，回归分析、函数内插和（概率）密度估计。

3 回归(regression)分析中，我们的目的是对输入数据找到合适的函数表示，常用于预测新数据的值。线性回归(linear regression)，其中的函数形式对输入数据而言是线性的，是目前研究的最透彻的一种回归形式。

4 函数内插(interpolation)