《模式识别》是一本引人深思的科幻小说，讲述了一个充满谜团的故事。主人公凭借敏锐的观察和机智的推理能力，成功解开了一个又一个谜题。小说中充满了悬疑和惊悚，同时也反映了人类对未知事物的恐惧与好奇。阅读完后，让人不禁思考人类与技术发展之间的关系。
《模式识别》读后感(一)
这本书是 12 年前买的，当时觉得这本书有些部分很难懂。今天翻出来一看，没过多长时间就看完了。这本书里面讲的都是浅层学习方法。虽然现在已经是深度学习时代，看上去这本书已经过时了，但是其实里面有很多算法至今都没有流行开来。
这 12 年来人工智能领域真的是经历了翻天覆地的变化。深度学习已经侵入了我们生活的各个领域，最终将成为价值超万亿的产业。
1/4页《模式识别》读后感(二)
阅读这本书籍的时候，才知道自己的数学一塌糊涂。真的是一塌糊涂...翻开旧课本，好好学习数学吧。
建议：读此本书，要有强悍的数学知识网。（针对入门者）
针对自己情况，学习难点：
- 许多数学知识（尤其是概率论方面的知识）欠缺，需要重新学习。
- 内容多，知识量大，要花费的时间和心思极多。
- 教科书式，针对大部分教材而言，实践部分内容很多，但对我而言还是偏少。
- MATLAB，可惜我更加喜欢Python。有点“吹毛求疵”啦。
2/4页《模式识别》读后感(三)
5星是给书内容本身的，3星是给翻译的。这翻译实在是让人不敢恭维，很多地方的翻译都不准确。对于书里面的很多内容，我其实是知道的，但是因为翻译的问题导致理解起来十分费力。很多科学名词翻译都不准确，比如将“unitary matrix”翻译成“单位矩阵”，将“square matrix”翻译成“平方矩阵”，等等。并且很多翻译感觉上就是生硬的直译，有的翻译甚至和机器翻译差不多，简直叫人无语。
其实书本身内容不错，结构合理框架清晰，但是作为教材的话，这本中文译本不太建议，因为翻译实在是蛋疼。
3/4页《模式识别》读后感(四)
这本书重点介绍了分类（监督学习）、特征提取、聚类（无监督学习）这三个部分，每个部分都很详细介绍了各种方法。
比如在分类中，就有贝叶斯、神经网络、支持向量机等方法介绍。另外还捎带介绍了马科夫、隐马、条件随机场等上下文相关的分类方法。
特征提取中，介绍了较多的特征选择的原理以及方法，稍显不足的是没有针对性不足，比如文本分类的特征提取方法，如TFIDF、信息增益、互信息、开方检验等。
聚类中也介绍了不少方法。
总之，如果研究机器学习方面，买一本，经常看看，经常琢磨是非常不错的。但是，这些方法应该同实际结合起来，在实际的应用中，简单的方法往往是最可行的，这点需要注意。
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