《模式识别》是一本经典的信息处理领域的教材，由Sergios Theodoridis撰写，并由机械工业出版社出版。这本书深入探讨了如何从数据中识别出规律和模式，主要应用于机器视觉、字符识别（OCR）、计算机辅助诊断、语音识别、人脸识别以及生物特征识别等领域。在这些应用中，模式识别的任务是将未知对象或模式分配到正确的类别，也就是分类。
模式识别的过程通常涉及到特征提取和特征向量的概念。特征是可测量的属性，可以从模式中获取，分类任务就是基于这些特征的值来执行的。特征向量是多个特征的集合，被视为随机向量。例如，在医学图像分类中，传感器捕获图像，生成特征，然后经过特征选择，输入到分类器中进行判断，确定图像所属的类别。
分类器是模式识别系统的核心部分，它包含一组函数，这些函数在特征向量上的计算结果决定了对应的模式所属的类别。分类器的设计和评估是模式识别中的重要环节。
模式识别可以分为监督学习和无监督学习两大方向。在监督学习中，已知类别的模式用于训练模型；而在无监督学习中，类别的数量通常是未知的，没有可供训练的模式。
基于贝叶斯决策理论的分类器是模式识别的一个基础方法。这种方法假设特征向量具有统计性质，目标是将由特征向量表示的模式分配到最可能的类别。这涉及到计算后验概率，即在给定特征向量的情况下，一个类别的条件概率最大。为了实现这一点，我们需要预先知道先验概率和类条件概率密度函数，也就是类别的似然性。通过贝叶斯公式，我们可以计算出每个类别的后验概率，从而做出最佳分类决策。
《模式识别》一书详细阐述了模式识别的基本概念、方法和应用，为读者提供了深入了解和实践这一领域知识的宝贵资源。无论是对于机器学习初学者还是专业人士，这本书都提供了丰富的理论和实际案例，有助于提升在模式识别和分类问题上的理解和技能。
