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模式识别——了解机器思考的真实可能

模式识别——了解机器思考的真实可能

模式识别是一种统计学习方法,源自人工智能,被广泛用于计算机图像处理和自然语言理解。它的基本概念是,通过结合不同类型的算法,为不同目的派生可控规律,以解释未知的实例。例如,一款图像分析系统可以对外观不同的人类视觉识别,一个语言分析器可以对不同类型的句子进行分析理解,一款生物医学传感器可以区分从机体抽取的血液中的不同种类。

模式识别的目的是通过采集、分析客观数据,从中抽取有用信息,开发出一种机器学习算法,它可以自动识别规律,且能够从大量数据中学习和预测结果。模式识别不仅可以应用于机器学习,也可以应用于搜索技术,对各种数据文件进行分类和检索更快更准确。此外,它还能用于生物医学,以提取从生物样本中提取的信息,例如人类的DNA片段。

总之,模式识别是一种跨领域的技术,它有助于开发实现在计算机图形学和自然语言处理中有效的计算机智能系统。通过从客观数据中抽取可控规律,可用于机器学习、搜索技术、以及生物医学等不同领域的应用,帮助开发出通过机器思考实现更实际的解决方案。

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