模式识别中的最小误判概率准则解析
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更新于2024-08-13
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"图例最小误判概率准则-计算机视觉模式识别"
这门课程"图例最小误判概率准则-计算机视觉模式识别"是由蔡宣平教授主讲,主要面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生,涵盖了统计学、概率论、线性代数等多个相关学科知识。教学目标不仅包括掌握模式识别的基本概念和方法,而且强调理论与实践的结合,通过实例教学来提升学生解决实际问题的能力,并鼓励他们发展创新思维。
课程的教学方法注重实用性和易理解性,避免过于复杂的数学推导,同时提供多种教材和参考文献供学生深入学习。例如,《现代模式识别》(孙即祥著),《模式识别-原理、方法及应用》(吴逸飞译),以及《模式识别(第三版)》(李晶皎等译)。
课程内容包括但不限于以下几个方面:
1. 引论部分介绍了模式识别的基本概念,如样本、模式、特征等,阐述了模式识别作为确定样本类别属性的过程。
2. 聚类分析探讨如何依据相似性将样本分组。
3. 判别域代数界面方程法是识别过程中的一个重要工具,用于构建区分不同类别的边界。
4. 统计判决理论涉及利用概率统计进行决策,以最小化误判概率。
5. 学习、训练与错误率估计讨论了如何通过数据学习模型,并评估其性能。
6. 最近邻方法是一种常用的分类技术,基于样本之间的距离进行决策。
7. 特征提取和选择是模式识别的关键步骤,旨在找出对分类最有影响力的特征。
此外,课程还设有上机实习环节,让学生有机会亲手操作,将理论知识应用于实践中,以加深理解和巩固技能。通过这门课程的学习,学生不仅能够掌握模式识别的基本技能,还能培养解决问题和独立思考的能力,为未来的研究和职业生涯打下坚实基础。
2010-04-09 上传
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冀北老许
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