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对于我们这些从事模式识别的人来说，很难一下子把思维模式从模式识别切换到机器学习。从算法流程来看: 1)模式识别是人工定义识别度高的特征，然后用算法提取特征，最后用BP神经网络或SVM进行分类。 2)机器学习不同，其核心体现在深度学习和数据两个概念上。这时，我们的重点应该放在数据和深度学习模型的特点上。因此，机器学习的过程首先对数据进行整理，然后通过深度学习自动提取特征，再通过这个特征进行识别。 因此，从模式识别到机器学习思维转变的关键是放弃手工特征提取的思路，而是将注意力转向整理数据和选择学习模型。只要数据和模型准备就绪，就会提取出合理的特征。不要过多考虑如何提取它们。 我们可以从两个经典算法中提取两个认知模型，一个是自顶向下的认知模型，另一个是自底向上的认知模型。 模式识别是自上而下的，需要我们提前对信号有系统的了解。我们非常清楚识别度高的输入信号的特征，并根据这些特征得到这个模型。机器学习是自下而上的，即我们对输入有一种未知的态度，并试图用探索的精神一点一点地修正，最终形成一个适用性强、精度高的模型。 这两种认知模式对我们的生活都是非常有用的，比如一些软件产品的开发，必须是自上而下的开发模式，必须非常清楚什么是输入，什么输出下的期望是什么。对于不确定性很大的事情，需要一个自下而上的认知模型，所以不要急于下结论，也不要因为一个特殊的事件而改变态度。 因此，模式识别有更多的主观成分，这意味着我们已经确定了一些特征具有决定性的作用。机器学习相对更客观。我们没有对数据做太多假设，而是设计了一个框架来自动发现更有价值的特性。