统计模式识别中根据统计参数来分类，一般将用来估计统计参数的模式称为什么

用来估计统计参数的模型一般称为估计模型或者学习模型。在统计模式识别中，分类器通常是基于估计模型的分类器，比如最近邻分类器、线性判别分析、支持向量机、神经网络等。这些模型可以通过训练数据来学习数据的特征，从而对数据进行分类。在学习过程中，需要对模型进行优化，使得模型能够更好地适应数据集。常见的优化方法有最小二乘法、梯度下降法、牛顿法等。这些优化方法可以通过训练数据来估计模型参数，从而使得模型能够更好地适应数据集，并实现对数据的分类。因此，估计模型或者学习模型在统计模式识别中扮演着重要的角色，它们能够通过学习数据的特征，从而实现对数据的分类。

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统计模式识别中根据统计参数来分类，一般将用来估计统计参数的模式成为什么

用来估计统计参数的模型一般称为概率模型或者密度模型。在统计模式识别中，分类器通常是基于概率模型或者密度模型的分类器，比如贝叶斯分类器、高斯混合模型等。这些模型可以对数据的概率分布进行建模，从而对数据进行分类。在建模过程中，需要通过数据集来估计模型参数，常见的方法有最大似然估计、贝叶斯估计等。这些估计方法可以通过样本数据来估计模型参数，从而使得模型能够更好地适应数据集。因此，概率模型或者密度模型在统计模式识别中扮演着重要的角色，它们能够通过对数据的概率分布进行建模，从而实现对数据的分类。

统计模式识别的主要工作是选取什么表达模式和设计分类器进行分类

统计模式识别的主要工作是选取特征表达模式和设计分类器进行分类。在具体应用中，需要对原始数据进行预处理和特征提取，将数据转换为可供分类器处理的形式。特征表达模式的选取是从原始数据中提取有用的信息，用于描述数据的特征。常见的特征表达模式包括形状、颜色、纹理等。在特征表达模式选取后，需要设计分类器，将数据分类到不同的类别中。常见的分类器有贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等。分类器的设计需要根据具体应用场景和数据特点进行选择和优化，以提高分类器的分类精度。因此，统计模式识别的工作流程包括数据预处理、特征表达模式选取和分类器设计三个步骤。