模式识别与机器学习区别

模式识别和机器学习都是人工智能领域的重要分支，但它们有一些关键的区别：

1. **定义**：
- **模式识别**主要关注的是从数据中自动检测和分析出预先定义的结构或特征，例如手写数字识别系统会寻找特定的笔画模式来识别数字。
- **机器学习**则是让计算机系统能够从数据中自动学习规律，并通过经验改进性能，不需要明确编程每一种可能的情况。

2. **方法**：
- 模式识别更偏向于使用规则或模板匹配技术，如基于特征的分类器。
- 机器学习则广泛应用统计模型、神经网络等算法，通过训练数据来构建模型预测新数据。

3. **适应性**：
- 模式识别往往对特定任务进行优化，当遇到新样本时，如果模式发生变化可能效果会下降。
- 机器学习模型具有更好的泛化能力，能在未知数据上进行预测，适应环境变化。

4. **反馈机制**：
- 模式识别通常一次性完成任务，不涉及学习过程。
- 机器学习模型在每次迭代中根据反馈调整模型参数，不断优化。

相关问题：
1. 机器学习如何通过数据自我调整以提高性能？
2. 在实际应用中，哪些场景更适合采用模式识别而非机器学习？
3. 举例说明模式识别和机器学习在图像处理中的应用区别。