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模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程；机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务的过程。本书介绍模式识别和机器学习技术的主要方面，包括贝叶斯统计决策、概率密度函数的估计、线性分类与回归模型、其他分类方法、无监督学习和聚类、核方法和支持向量机、神经网络和深度学习、特征选择与提取等。本书既重视基础理论和经典方法的介绍，又兼顾前沿知识和最新模型的融入，力图反映该领域的核心知识体系和新发展趋

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