(1) 综合性强
模式识别涉及到统计学、高等数学、计算机等学科知识，课程内容涉及面宽，知识面广，是一门综合性很强的课程。
(2) 课程知识应用广泛
模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。其应用领域广泛，主要包括：计算机视觉、手写识别、语音识别、生物特征识别、文件分类、互联网搜索引擎以及信用评分等等。
(3) 分层组合式作业
本课程针对选课学生的专业背景不同，知识构成不同，学习模式识别课程的目的不同的情况，将作业设置为不同的难易级别，并将编程作业设计为积木式组合实验的形式，学生可根据自己的实际情况灵活选择，以达到个人能力与设定任务相匹配的效果。
