模式分类的中文版，算是搞模式识别的老朋友了。书是经典里的经典，作者是 Duda 和 Hart，想做机器学习或者图像识别方向的你，真的挺值得翻一翻的。里面讲的东西跨度大，从早期的统计方法讲到后面的神经网络、支持向量机，甚至连隐马尔可夫模型也没落下，适合系统梳理一下思路。

前半部分是偏传统的，比如贝叶斯分类器、线性判别这些，讲得细，例子也多。后半部分开始上点“猛料”，支持向量机、神经网络、HMM，甚至连进化计算都带一笔，适合了解新旧方法之间的演进。

对了，书里习题和计算机练习挺多的，照着敲一遍对理解有。你要是用Matlab，资源也不少，像神经网络模式识别 MATLAB 实现合集、EM 算法 Matlab 代码这些，配合书一起练练手感还不错。

如果你想针对某块深入，比如搞HMM，可以看看隐马尔可夫模型分类实战和HMM 算法实现；要是更偏机器学习，支持向量机入门笔记和Lib-SVM 编程详解也挺好用。

，这本书不是光讲概念，更多是实打实的干货。不管你是学生还是已经在做项目，拿它当工具书用，效率还挺高。如果你对图像识别、语音、数据挖掘这些方向感兴趣，真的可以多花点时间啃一啃。