黑白封面的《Pattern Classification》第二版是我蛮早就收藏的一本经典入门书,讲模式识别讲得又稳又细。

模式分类的底层逻辑,其实就是教机器怎么“看得懂东西”。从图像识别、语音识别到 DNA,几乎你能想到的智能识别应用,都离不开这套理论。

书里内容挺系统,像是特征提取模型选择噪声这些实际工作中经常遇到的问题,都有讲,而且配了不少例子,比如怎么识别照片里的汽车、人、树这种复杂对象,讲得还蛮贴地气。

有意思的是,它还讲了像上下文信息不变性证据汇聚这类听起来高级但其实常见的技巧。举个例子,你在做手写数字识别的时候,如果模型能不被旋转或大小影响结果,那就香对吧?

另外像监督学习无监督学习强化学习也都涉及了,虽然不是主线,但讲得还蛮清晰,适合对机器学习整体架构感兴趣的你扫盲入门。

,书配的资源也挺多,我整理了一些相关链接,像基于 Matlab 的 OCR 开发、指纹识别、语音识别啥的,有空可以点进去看看:
1. 光学字符识别(OCR)利用 Matlab 进行开发
2. 指纹识别设备
3. Matlab 语音识别系统
4. 语音识别功能开发
5. HMM 语音识别方案
6. 数字语音识别(MATLAB 开发)

如果你正准备啃模式识别,或者想找本结合理论+案例的好教材,《Pattern Classification》还真是蛮值得翻一翻的。