我很想了解更多关于模式识别的知识。我知道这是一个广泛的领域，所以我会列出一些我想学习处理的特定类型的问题：如何：模式识别
这是实验的一个新的领域对我个人而言，老实说，我根本不知道从哪里开始:-)我我显然没有在银盘上寻找答案，但是我可以开始熟悉上述问题领域的概念的一些搜索术语和/或在线资源会很棒。
谢谢！
PS：对于额外的信用，如果说资源提供了代码示例/在C＃的讨论将是盛大:-)但并不需要是
隐马尔可夫模型是寻找一个伟大的地方，以及Artificial Neural Networks。
编辑：你可以看看NeuronDotNet，它是开源的，你可以在代码周围徘徊。编辑2：你也可以看看ITK，它也是开源的并且实现了很多这些类型的算法。
编辑3：这是一个不错的intro to neural nets。它涵盖了很多基础知识，包括源代码（尽管在C++中）。他实现了一个无监督的学习算法，我想你可能正在寻找一个受监督的backpropagation algorithm来训练你的网络。
编辑4：另一个good intro，避免了非常沉重的数学问题，但是如果您想深入研究，可以在底部提供很多细节的参考。包括伪代码，良好的图表和反向传播的冗长描述。
我不是这方面的专家，但阅读Hidden Markov Models是一个很好的开始。
学习模式，recoginition在MATLAB中更容易..
有几个例子，有功能的使用。
这是很好的理解概念和实验...
OpenCV有一些图像模式识别功能。
你可能想看看这个：http://opencv.willowgarage.com/documentation/pattern_recognition.html。 （断链接：新文档中最接近的东西是http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/ml__machine_learning.html，虽然它不再是我对初学者的有用文档 - 请参阅其他答案）
但是，我也建议从Matlab开始，因为openCV并不直观使用。
关于与计算机视觉相关的模式识别this page很多有用的链接。有些链接现在似乎已被破解，但您可能会发现它很有用。
这有点像说“我想了解更多关于电子产品的信息..任何人都告诉我从哪里开始？”模式识别是一个完整的领域 - 有数百本，如果不是数千本书，那么任何大学都至少有几门（可能是10门或更多）的课程。还有很多期刊专门为此撰写了几十年的会议......会议......
您可以从维基百科开始。
这是一种旧的问题，但它是那么相关我想我会在这里发布:-)斯坦福从这里开始提供在线机器学习类 - http://www.ml-class.org
我会建议从一些MATLAB工具箱开始。由于它的交互式控制台，MATLAB是一个特别方便的地方，可以开始玩这种类似的东西。我亲自使用并非常喜欢的一个漂亮的工具箱是PRTools（http://prtools.org）;他们实现了几乎所有的模式识别工具以及其他一些机器学习工具（神经网络等）。但是关于MATLAB的好处是还有很多其他的工具箱，你可以试试（甚至有来自Mathworks的proprietary toolbox）
当你对不同的工具感到满意时（并且发现哪一个分类器是最好的对于你的问题），你可以开始考虑在不同的应用程序中实现机器学习。
请注意假图案！对于任何体积庞大的数据集，您都会发现似乎有模式的子集，即使它是硬币翻转的数据集。没有一个好的模式识别过程应该没有统计技术来评估检测到的模式是否真实的置信度。如果可能，请在随机数据上运行算法以查看它们检测到的模式。这些实验将为您提供一个可以在随机（a.k.a“null”）数据中找到的模式强度的基线。这种技术可以帮助您评估您的发现的“错误发现率”。
我很高兴这个有趣的问题没有被标记为“太宽泛”或“要求教程是脱离主题”，因为它显然是因为我从答案中的链接中受益。 – Roland 2016-12-20 16:55:46
@Roland确实......我在StackOverflow的早期阶段就问过这个问题，当时他们想要提出规范的问题和答案，这些问题和答案会随着时间推移而得到改进，并相应地编入索引。希望事情会回到那个，我从这里的答案中学到了很多东西:) – 2016-12-24 20:27:20