本教材共分为九章，可清晰地划分为理论基础、核心技术、工程实践与前沿探索四大模块。

理论基础模块（第1至2章）系统梳理学科发展脉络与数学根基。第1章从机器学习的四个发展阶段切入，剖析从符号学习到深度学习的技术跃迁，同时阐述模式识别从统计方法到神经网络方法的演进逻辑。第2章整合线性代数、微积分、概率统计与最优化理论，特别针对机器学习中的矩阵运算、梯度下降原理、概率图模型等应用场景，以“理论推导 + 案例解析”的方式强化理解。例如，通过特征值分解讲解主成分分析的数学本质，用泰勒展开阐释优化算法的收敛性原理。

核心技术模块（第 3至4 章）深度融合经典理论与前沿方法。第3章以监督学习、无监督学习、半监督学习为主线，详细阐述线性回归、支持向量机、K-Means 聚类等算法的原理与实现逻辑。值得注意的是，书中特别设置 “集成学习” 章节，通过随机森林与梯度提升算法，展现如何通过弱学习器组合实现强分类能力。第 4 章聚焦模式识别核心技术，从特征提取的主成分分析，到统计模式识别中的贝叶斯分类，再到神经网络方法在图像分割中的应用，形成完整技术链条。

工程实践模块（第 5至8 章）强调技术落地的全流程能力。第5章作为技术热点，系统讲解卷积神经网络在图像识别中的卷积-池化机制、循环神经网络在时序数据处理中的序列建模优势，以及深度强化学习在游戏策略中的创新实践。第6、7章直击工程痛点，从数据清洗、特征选择到模型评估、参数调优，提供完整的工程解决方案。第8章精选三个行业案例：基于集成学习的糖尿病预测、U-NET驱动的细胞图像分割、字符RNN实现的文本生成，每个案例包含数据预处理、模型构建、结果分析的完整流程。

前沿探索模块（第9章）立足技术发展潮头，介绍迁移学习、多视角学习、强化学习等前沿领域。例如，迁移学习在医疗小样本诊断中的应用，多视角学习在跨模态数据处理中的优势，以及强化学习与深度学习融合在机器人控制、自动驾驶等领域中的最新进展，都可以帮助读者把握技术演进脉络。

第1章 绪 论1  

 1.1 机器学习与模式识别的发展史1  

 1.2 机器学习与模式识别的应用7  

 1.3 本书的组织结构11  

第2章 数学基础14 

 2.1 线性代数14 

 2.2 微积分20 

 2.3 概率与统计26 

 2.4 最优化理论32 

 第3章 机器学习基础40  

 3.1 监督学习40

 3.2 无监督学习51

 3.3 半监督学习52 

 3.4 强化学习54  

第4章 模式识别基础56

 4.1 特征提取与选择56 

 4.2 统计模式识别75 

 4.3 聚类分析91

 4.4 神经网络方法105 

 第5章 深度学习118

 5.1 卷积神经网络118 

 5.2 循环神经网络(RNN) 137

 5.3 深度强化学习157 

第6章 数据预处理与特征工程171

 6.1 数据清洗171 

 6.2 特征处理176 

 6.3 特征选择183  

 6.4 数据变换与降维191 

 第7章 模型评估与优化200 

 7.1 交叉验证200  

 7.2 模型选择206  

 7.3 参数调优211

第8章 应用案例与实践222 

 8.1 预测糖尿病患病案例222 

 8.2 使用U-NET进行细胞图像分割235 

 8.3 字符RNN生成莎士比亚文本245

第9章 最新进展与趋势252 

 9.1 迁移学习252

 9.2 多视角学习257  

 9.3 强化学习261 

参考文献271