一、机器学习和模式识别有什么区别？看教材，发现它们的算法都差不多一样啊。。。
一、方式不同
1、机器学习：是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
2、模式识别：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
二、研究过程不同
1、机器学习：学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。
2、模式识别：指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
三、应用前景不同
1、机器学习：继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。
2、模式识别：一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容。
参考资料来源：搜狗百科-模式识别
参考资料来源：搜狗百科-机器学习
二、模式识别与人工智能研究生学习的研究方向都有哪些，他将来的就业怎样
大概说一下自己的感想吧，呵呵。我是一名在英国在读的人工智能硕士生，学习了一些皮毛。 就我所知道的东西来说，人工智能这个东西很广的，算法的问题，机器人的设计（动力学），计划（planning），视觉处理，学习（learning）。模式识别在很大程度上应该属于学习这部分的内容，主要还是给你一个dataset，用这个去建个system，来识别未知的数据，能用到的地方很多，品种分类，图像识别，股市估计。学的话还是挺好的。
就业：不清楚，估计学好了抢的吧，呵呵~
祝你好运哦~
三、计算机模式识别的发展方向
这属于人工智能研究的一个领域，与机器学习共同构成了该学科的基础，因为是基础，发展方向也很多，如文本识别，图像分析，自然语言处理（分词，词性标注，词性消歧，语义分析，信息检索）等。
四、模式识别，人工智能和机器学习现在到底发展到什么程度了
建议从事机器学习和人工智能方向的研究工作。该方向的准入门槛相对较高，需要较好的数学功底和统计理论，就业前景相当可观，我们师门硕士研究生基本都是在12w-20w；博士生大概在15w以上。当然大前提是：读书期间尽量不要打酱油。
五、什么是模式识别技术
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
