導(dǎo)讀：研學(xué)論壇 說說我的看法。目前數(shù)據(jù)分類問題大概分2種：1。模式匹配的方式。一般是先得到標準的模式（采用統(tǒng)計方法或者模糊，灰色方法），然后利用待檢數(shù)據(jù)與模型...
這樣講太空了. 模式識別里面沒有哪個方法是最優(yōu)的.我們只能說某個方法更適合某個問題. 而且模式識別里面涉及的問題有很多.比如訓(xùn)練集是否有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù),訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否具有代表性; 特征是否具有較強的區(qū)分性; 模型是否足夠普適. 等等等等. 上面的問題都是非常重要的. 舉個例子, 微軟曾經(jīng)做過一個試驗, 做某種識別任務(wù).他們用了最簡單地特征, 最簡單地分類器. 但是用非常非常多的訓(xùn)練數(shù)據(jù),最后發(fā)現(xiàn)得到的識別率非常高. 所以我想任何識別任務(wù)都是要具體來考慮的.
