本书是在第一版的基础上，由两位有十余年教学经验的资深专家完成的。全书共分16章，主要讲述了特征选择和特征生成，具体有小波、分形和独立成分分析；线性和非线性分类器，具体有贝叶斯分类、多层感知器、决策树和RBF网络；上下文相关分类，具体有动态规划和隐马尔可夫模型技术；新增章节有支持向量机、可变模式匹配和附录的约束*化等，且包含图像分析、文字识别、医学诊断、语音识别等应用。此外，每章均附有习题。    本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。