2024哈工大模式识别与机器学习

### 关于2024年哈尔滨工业大学模式识别与机器学习的信息

#### 课程资料
对于希望深入了解模式识别与机器学习的学生来说，哈尔滨工业大学提供了丰富的资源。具体到课程资料方面，学生可以通过学校官方网站获取最新的教学大纲、教材推荐以及实验指导书等材料[^1]。

#### 教学计划
该学科的教学计划通常涵盖了理论基础和实践应用两大部分。理论部分包括但不限于概率论、统计学原理及其在数据挖掘中的运用；而实践环节则强调通过编程项目来巩固所学知识，例如利用Python实现分类算法或聚类方法。此外，还会有专门针对前沿研究进展的讲座系列供选修。

#### 研究方向
目前，在模式识别领域内较为活跃的研究主题有图像处理、生物特征认证技术和自然语言理解等。而在机器学习范畴里，则更加关注深度神经网络架构设计优化、强化学习机制探索等方面的工作。值得注意的是，杜建军教授在其论文《MOTOMAN机器人逆运动学新分析》中也涉及到相关控制系统的智能化改进议题。

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集作为示例
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]]
y = iris.target

# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

sc = StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train_std = sc.transform(X_train)
X_test_std = sc.transform(X_test)

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, p=2, metric='minkowski')
knn.fit(X_train_std, y_train)

print('Test accuracy:', knn.score(X_test_std, y_test))