模式识别中的最小损失准则与拒绝判决

"该讲义主要讲解了含拒绝判决的最小损失准则在模式识别中的应用，涉及模式识别的基础概念、相关学科、教学方法、教学目标、基本要求以及教材和参考文献，并列举了课程的主要内容章节。课程强调理论与实践结合，通过实例教学使学生能够运用模式识别知识解决实际问题。此外，提供了多本教材和译著作为学习参考。" 在模式识别中，"含拒绝判决的最小损失准则"是一种决策策略，它不仅考虑了正确分类样本的损失，还考虑了可能发生的拒绝判决（即不做出分类决定）和误判的损失。在两类问题中，这一准则涉及到以下几种损失： 1. 拒绝判决损失：当系统无法确定样本属于哪个类别，选择不进行分类时产生的损失。这种损失可能来源于系统的不确定性或复杂性，也可能是因为避免了误判而产生的代价。 2. 误判损失：当系统将样本错误地分类到另一个类别时，产生的损失。误判损失通常与错误分类带来的后果相关，比如在医疗诊断中误判可能导致严重的健康风险。 在模式识别过程中，最小损失准则的目标是找到一个最优的决策边界，使得总体的损失（包括拒绝判决和误判的损失）达到最小。这通常涉及统计判决理论，如贝叶斯决策理论，其中会根据先验概率和类条件概率来制定最优策略。 课程相关学科广泛，包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等，这些学科知识为理解和应用模式识别提供了必要的理论基础。教学方法侧重于基础知识的讲解和实践应用，鼓励学生通过实例来理解和运用所学。 教学目标不仅是让学生掌握模式识别的基本概念和方法，还要能将这些知识应用于实际问题，为未来的学术研究和职业生涯奠定基础。同时，课程对学生的期望也分为三个层次，从完成课程要求、深入研究到思维方式的转变，以促进其终身学习的能力。 教材和参考文献的选择涵盖了国内外知名出版社的相关著作，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》，这些书籍有助于学生深入学习和理解模式识别的理论和实践。 课程内容覆盖了从引论到特征提取和选择等多个主题，如聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计以及最近邻方法等，旨在全面介绍模式识别的各个核心方面。通过上机实习，学生将有机会实际操作，加深对理论知识的理解。