人類和動物藉助感官進行學習。學習有助於識別和分辨我們周圍的模式。模式識別的過程包括將接收到的信息與大腦中已經儲存的信息進行匹配。把記憶和感知到的信息聯繫起來是模式識別的一個名為識別的步驟。
模式識別需要重複經驗。迄今為止，所有發現和發明都是人類模式識別技能的結果。人類傾向於在各處看到模式。當進行比較，判斷和獲取知識時，它們很重要。
尋找模式非常重要。模式使我們的任務更加簡單。
尋找和理解模式對於數學思維和解決問題至關重要。
讓我們以1至10的數字總和為55的簡單示例為例。
1 + 2 + 3 +…+ 10 = 55
現在，11到20的總和是10×10 + 55 = 155
同樣，21到30的總和為20×10 + 55 = 255。
我們可以繼續使用此模式進行10個連續數字的總和。數學公式不過是模式的簡潔表示。
邏輯、數字、聲音、圖像和文字模式在我們身邊無處不在。邏輯模式幫助我們分類相似的對象，而數字模式幫助我們預測一個序列。聲音模式幫助我們理解語言。下圖是一個邏輯模式的示例。
圖像模式有助於對圖像中的信息進行分類。悠揚的音樂模式可以用音樂序列來識別。
使用Python「 for」循環進行迭代
Python的for循環對迭代器設計模式進行了徹底的抽象，以至於大多數Python程式設計師甚至沒有意識到它在表面之下執行的對象設計模式。for循環執行一個重複賦值，對它迭代遍歷的序列中的每個項運行它的縮進代碼塊一次。
some_primes = [2, 3, 5]for prime in some_primes: print(prime)數學有時被稱為模式科學。數學中最重要的概念是函數。函數是模式的抽象表示。類似地，每個活動領域都有模式。
在這裡，函數y = f（x）= 3x 如上面的數字模式所示。模式顯示序列的值，但是函數可以直接輸出模式序列的任何值。
圖形顯示就像統計中的直方圖一樣，對於觀察數據中的模式很有用。數據中的模式通常用中心、擴展、形狀和不尋常的特徵來描述。
一些常見的分布具有特殊的描述性標籤，如對稱、鐘形、傾斜等。這在探索性數據分析中很有用。概率用於預測數據中的模式。
類似地，每個活動領域都有模式。例如，腫瘤學家研究癌症細胞模式以確定預防措施。
因此，識別模式是理解、組織和分類信息的一種簡單方法。
如今的數據既有結構化的（資料庫，電子表格等）又有非結構化的形式（圖像，文檔等）。對於利益相關者而言，找到相關數據是一項巨大挑戰。
數據挖掘工具執行數據分析，以發現對業務戰略和科學研究有重大貢獻的重要數據模式。
機器學習使用數學，統計學以及特定領域的知識和數據來解決複雜的問題。
什麼是機器學習？這是這裡有一個非常簡單的定義。
機器學習是將事物（數據）轉換成數字，並在這些數字中尋找模式。
為了尋找模式，我們使用了算法。算法是執行一項任務的特定步驟集。
機器學習中的「算法」是在數據上運行以創建機器學習「模型」的過程。「我們編寫了一個機器學習算法來推導這個模型。模型識別符合數據集的數據中的模式。Fit是「在數據中查找模式」的同義詞。
機器學習中的一個「模型」是機器學習算法運行在數據上的輸出。
一個模型代表機器學習算法所學習到的東西。它基本上是一個數學函數，可以通過調整參數來適應新數據。
模型類似於直線y = a + bx的一般方程，而模式類似於特定方程，例如y = 5 + 2x。機器學習就是要正確地概括出全新的情況。
機器學習的基本任務是創建一個模型，可以從數據中預測或分類不同的模式。其中一個應用是對垃圾數據或非垃圾數據進行分類。
當可供學習的樣本數量增加時，算法會自適應地提高其性能。
機器學習的兩種主要類型是監督學習和非監督學習。
在監督方法中的模式識別稱為分類。這類算法使用兩階段的方法來識別模式。第一階段是模型的開發/構建，第二階段是對新的或未見對象的預測。
無監督學習是一種機器學習，它在沒有預先設定標籤和缺失人工監督的數據集中尋找以前未被發現的模式。
分類是監督學習，聚類是非監督學習。
深度學習是一種專門的機器學習形式，它的靈感來自於大腦的工作。深度學習使用人工神經網絡進行更複雜的模式任務，如音頻和圖像處理、自然語言處理等。
下圖區分了深度學習和其他機器學習技術。
機器學習與模式識別
機器學習是模式識別的一種形式，它的基本思想是訓練機器識別模式並將其應用於實際問題。機器學習是一種可以從數據中學習并迭代地不斷更新自己以更好地執行的功能，但是模式識別不會學習問題，但是，它可以被編碼來學習模式。
自然語言處理
應用程式（例如拼寫和語法檢查器，垃圾郵件檢測器，翻譯和情感分析工具）的效果與模式識別方法有很密切的關聯。正則表達式有助於識別用於自然語言處理的複雜文本模式。
圖像處理，分割和分析
模式識別將人類的識別智能賦予圖像處理中所需要的機器。計算機視覺
模式識別用於從給定的圖像/視頻樣本中提取有意義的特徵，並用於計算機視覺中的各種應用程式，例如生物和生物醫學成像。腫瘤鑑定是一個典型的例子。地震分析
模式識別方法用於發現，成像和解釋地震陣列記錄中的時間模式。
統計模式識別已在不同類型的地震分析模型中實現和使用。雷達信號分類/分析
模式識別和信號處理方法用於諸如地雷檢測和識別之類的雷達信號分類的各種應用中。語音識別
使用模式識別範例將每個單詞視為一個單元，可以在語音識別中取得最大的成功。指紋識別
許多指紋識別方法都用於執行指紋匹配，其中模式識別方法被廣泛使用。