這篇文章的想法**於吳伯凡老師的課程《認知方**》，在吳伯凡老師的知識框架下，我想說一說我對模式識別和機器學習的淺薄認識。機器學習是近幾年很熱門的乙個門類，這學期我選了這門課，不是說要多深入地學習，我是乙個數學一直不太好的人，也決定了我這門課可能也無法太過精進。但我還是選了這門課，期於這門課能帶給我新的視野，給我乙個窺見前沿天光的乙個視窗。
最早對機器學習有了很深的印象大概是在去年，我聽《邏輯思維》的時候，羅胖講了乙個機器學習的故事。他說專家們做的，是給乙個機器大量的資料，比如一百萬張圖，然後把貓找出來。這個前提是，不告訴機器貓是什麼。我覺得聽到這個我是有點震撼的，在不斷地對影象處理中，機器自己探索邊界，自己生成定義，然後找到那個定義所對應的事物，這就是機器學習。
由此，我想到了我的學習歷程。在成長的過程中，我不斷被灌輸新的東西，在接觸到新的概念時，我總有海德格爾式的那種「被拋性」，我只覺得是有人將我拋進了乙個陌生的世界，周圍都是我無法理解的事情，可惜我並不能像海德格爾一樣有幾個小時的野外散步，我就是那台被命令找到貓的機器，只能努力去尋找，尋找貓的邊界，以及我的邊界。
我是個在成長中逐漸享受了這種「被拋性」的人。我學習經濟學，學習金融，看看哲學，又看看人類學，我意識到在新知被真正運用之前，我們是無法真正掌握的，不斷地邊界探索也讓我意識到機器學習的過程也正是人類在這個世界上的學習過程，甚至說是生存模式。現實世界在不斷給予我們挑戰，我們為了應對挑戰，去學習新知，不斷用新知去碰撞，去嘗試，是否能解決這個問題。如果不行，我就再去學習別的知識，直到解決問題為止。這不就是機器找貓的過程嗎？不斷尋找，不斷嘗試，不斷給出定義，直到找到我們要找的貓。
說了機器學習，我就再說一說模式識別。「模式識別」可謂是一種非常經典傳統的人工智慧，甚至可以說是「古老的技術」，這種技術在上個世紀五十年代就有了，它通過對某些影象、聲音進行分析，生成乙個模式，然後把這個模型放入計算機，讓計算機按圖索驥尋找跟這個圖形、聲音相關的資訊和檔案。
我們已經可以看到，機器學習和模式識別最根本的區別了。乙個是給出資料，生成頂層邏輯；乙個是給出框架，識別底層資料。用我們熟悉的話來說，模式識別是演繹，機器學習是歸納。在方**上，機器學習是自下而上的，這也正是人類最好的學習方法。也就是說，機器學習是不帶成見和偏見吸納大量資料的，它從大量的、非結構性、沒有指向的資料當中，生成一些模式，然後再在大量的資料中尋找符合這個模式的東西。同時，這個過程不是一次性完成的，它是乙個反覆迭代的過程。
吳伯凡老師在課程裡舉了個例子，可以幫我們很好的理解模式識別和機器學習。
比如我們在手機上手寫輸入的時候，有「模式識別」和「機器學習」兩種選擇。
在我們人類的認知中，也存在著這兩種認知模型。乙個是「我已經被輸入了乙個固定的模型，我要按照這個模型去做選擇和判斷」的模式識別，乙個是「我要在陌生的世界裡探索邊界，創造自己的模式，在外界不斷地回饋中改進我的模式」的機器學習。
查理芒格說，當你手上拿著錘子，你看什麼都是釘子。我們認知的疆界就是我們的疆界，我們手上拿著的錘子決定著我們的行為方式，外界出現了釘子，我們揮舞手中的錘子是沒有錯的，但如果出現的是另一把錘子呢？我們需要不斷地學習，開啟口袋 ，刀槍劍棍斧鉞鉤叉，手中有錘子有剃刀，腦中是各種型別的模式，這樣，我們就能應對不斷變化的世界。讓我們找貓，我們就給他貓，讓我們做一切，我們就給他一切。
模式識別 機器學習 深度學習
如果你想讓自己弄清楚機器學習和深度學習的區別，請閱讀本篇文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。下文詳細解釋了機器學習和深度學習中的術語。並且，我比較了他們兩者的不同，別說明了他們各自的使用場景。讓我們從基礎知識開始 什麼是機器學習？和什麼是深度學習？如果你對此已有所了解，隨時可以跳過本部...
深度學習 機器學習 模式識別
摘要 本文我們來關注下三個非常相關的概念 深度學習 機器學習和模式識別 以及他們與2015年最熱門的科技主題 機械人和人工智慧 的聯絡，讓你更好的理解計算機視覺，同時直觀認識機器學習的緩慢發展過程。以下為正文 本文我們來關注下三個非常相關的概念 深度學習 機器學習和模式識別 以及他們與2015年最熱...
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1 模式識別概念 模式識別是指對表徵事物或現象的各種形式的 數值的 文字的和邏輯關係的 資訊進行處理和分析，以對事物或現象進行描述 辨認 分類和解釋的過程，是資訊科學和人工智慧的重要組成部分。2 機器學習 電腦程式可以在給定某種類別的任務 t 和效能度量 p 下學習經驗 e 如果其在任務 t 中的效...