模式识别与机器学习是计算机科学与技术的重要研究内容之一。本书较为全面地论述了模式识别与机器学习的基本概念、基础原理、基本方法和基本技术，强调理论和实际相结合，尽量避免涉及繁琐的数学推导。力求通俗易懂，深入浅出，注重实用。目的是让使用者掌握模式识别与机器学习的基本知识，并能运用所学知识解决实际应用的问题。为研究新的模式识别与机器学习的理论和方法打下基础。本书首先讲解了贝叶斯分类、支持向量机和人工神经网络等常见的机器学习算法，简要讲解了深度学习常见的模型和计算机视觉的基本知识。详细介绍了基于卷积神经网络的树木识别和基于对抗生成网络的玉米病害图像生成的实际应用案例。最后介绍了模式识别与机器学习涉及到的数学基础知识。书中配有模式识别与机器学习相应算法的Python源代码。本书适合计算机科学与技术、数据科学与技术等相关专业的研究生和本科生使用，也可供从事农业大数据研究工作等相关人员参考。

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