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。
　　《模式识别与机器学习技术》首先讲解了贝叶斯分类、支持向量机和人工神经网络等常用的机器学习算法，并对结构数据的核函数和增量支持向量机算法进行了全面综述，讲解了深度学习新的模型和计算机视觉的基本知识。以农业为应用场景，结合作者的科研工作，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。后介绍了模式识别与机器学习涉及的数学基础。书中配有模式识别与机器学习相应算法的Python源代码。
　　《模式识别与机器学习技术》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。