本书以数据为核心将模式识别与数据挖掘的内容进行深度融合，从一个全新的视角为读者呈 现完整的数据处理拼图。全书主要内容有数据、特征工程、统计决策方法、浅层分类器、深度分类器、聚类、异常检测、频繁模式挖掘、专家先验协同分析、大语言模型协同分析、结构模式识别、复杂数据挖掘，使模式识别与数据挖掘二者在知识体系上既保持各自的系统性，又能实现无缝对接与协同增效。本书还配备了大量精心设计的习题与实验项目，有助于读者巩固课堂所学的理论知识，又能锻炼读者的实践动手能力与创新思维能力。本书是人工智能领域“101计划”核心课程