"模式识别是人工智能领域的重要分支之一。本书是该领域入门教材，内容尽可能涵盖模式识别基础知识的各方面。全书共分9章，第1章介绍模式识别的基本概念、模式识别系统的组成；第2章介绍模式识别中的线性分类器；第3章介绍模式识别中的贝叶斯分类器；第4章介绍模式识别中的概率密度函数估计；第5章介绍模式识别中的其他典型分类方法；第6章介绍模式识别中的特征提取与选择；第7章介绍模式识别中常见的聚类分析方法；第8章介绍深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络；第9章介绍模式识别的一些典型应用以及当前流行的大模型技术和生成式技术。除第1章和第9章外，每章均附有Python实现的相关算法，且提供相关习题，以便读者巩固所学知识。 本书可以作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为教辅资料，还可以作为模式识别领域科研人员和技术爱好者的参考资料。"

曾慧，女，41岁，北京科技大学自动化学院智能科学与技术系，教授。分别于2001年7月和2004年7月获山东大学自动化专业学士学位和山东大学模式识别与智能系统专业硕士学位，2007年7月获中国科学院自动化研究所模式识别与智能系统专业博士学位，2007年7月至今任北京科技大学教师。作为项目负责人主持国家自然科学基金3项、模式识别国家重点实验室开放课题1项及多项横向开发课题；获北京高校“青年英才计划”项目资助。作为主要人员参加过多项国家863计划、国家科技支撑计划、国家自然科学基金及北京市自然科学基金的课题研究。已在国内外期刊和会议上发表SCI、EI检索论文40余篇，申请发明专利5项，已转化2项。目前的主要研究方向为计算机视觉、图像处理与分析等。先后主讲了模式识别基础、数字图像处理、人工智能及其应用等课程。获第25届北京科技大学教育教学成果奖二等奖，获第八届、第十届北京科技大学“免检课程”称号，获北京科技大学第十五届“我爱我师—我心目中最优秀的老师（专业课）”称号。

前言 在当今信息爆炸的时代，模式识别技术已成为科学研究和实际应用中不可或缺的重要工具。无论是图像识别、语音处理，还是自然语言理解，模式识别技术都在推动着人工智能各个领域的进步与创新。随着人工智能技术的迅猛发展，模式识别技术不仅帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息，还改变了我们与世界互动的方式。学习人工智能前沿学科领域，必然需要基础知识作为先导。模式识别技术旨在研究如何用计算机实现人对外界事物的识别与分析能力，是人工智能领域的核心技术基础之一。掌握模式识别基础理论与实现技术是学习人工智能科学的重要基础环节。 本书根据中国工程教育专业认证、卓越工程师教育培养计划等的要求，引领读者进入模式识别知识体系的大门。本书系统介绍了模式识别的基本概念和基本原理，用通俗易懂的语言阐述了模式识别的基础理论，对于模式识别经典算法，均配有实例及Python实现过程，并给出了模式识别技术在图像分析中的应用实例。本书对于学生全面掌握模式识别技术的基本算法原理、拓宽学生专业知识面、提升理论结合实际的能力具有重要作用。 结合人工智能专业和自动化专业新工科建设的培养目标，本书的特色及创新如下： （1） 内容深入浅出，案例内容丰富，注重理论结合实践。本书包括模式识别学科的基础理论和经典方法，每章典型的模式识别方法后均附Python实现的应用实例，帮助学生通过编程加深对理论知识的理解，做到理论与实践的统一。 （2） 引入研究性教学，强化工程教育和能力培养。本书最后一章融入作者团队在模式识别与图像分析领域的特色研究成果，介绍了模式识别技术在图像分析系统中的实际应用案例，使学生可以初步具备结合实际需...