本文探讨了模式识别、机器学习和计算机视觉的定义及其相互联系。模式识别涉及通过算法发现数据中的规律并据此进行决策，而机器学习则专注于构建能根据经验自动改进的程序。计算机视觉则旨在模拟人类视觉系统，处理图像并进行识别、跟踪和测量。模式识别与机器学习之间的主要区别在于数据处理阶段，而在深度学习中这一界限变得模糊。模式识别与计算机视觉在许多方面有交集，但各自的侧重点有所不同。
1. 定义
1.0 模式识别：
The field of pattern recognition is concerned with the automatic discovery of regularities in data through the use of computer algorithms and with the use of these regularities to take actions such as classifying the data into different categories.
– ”Pattern Recognition and Machine Learning", Christopher M.Bishop
模式识别关注的是如何使用算法发掘数据中的模式并根据发掘出的模式进行决策，例如对数据进行分类等。这里的模式可理解为数据中潜在的规律。
下面是一个典型的模式识别系统的流程：
1.1 机器学习：
The field of machine learning is concerned with the question of how to construct computer programs that automatically improve with experience.
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