国防科大模式识别课件：贝叶斯分类器在手写数字识别的应用

"国防科技大学的模式识别课件中讲解了如何利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，强调理论与实践相结合的教学方法，并提供了相关的教材和参考文献。课程覆盖了从基本概念到具体方法，包括聚类分析、统计判决、特征提取等多个主题，并有上机实习环节进行实践操作。" 在手写数字识别的应用中，贝叶斯分类器是一种常用且有效的工具。其基本思想是基于贝叶斯定理，通过先验概率和似然概率的计算来决定样本最可能属于哪个类别。在这个例子中，每个手写数字被划分为N×N的小块，统计每一块像素的占有率，并设定阈值T=0.05。如果某块像素占有率超过阈值，则对应特征值为1，否则为0，这样就形成了每个数字的特征表示。 1. 理论基础： - 贝叶斯定理：在概率论中，贝叶斯定理描述了在已知某些条件的情况下，事件发生的概率如何根据先验概率更新为后验概率。 - 先验概率：在数据可用之前对类别概率的估计。 - 后验概率：在观察到数据后，基于先验概率和似然概率计算出的类别概率。 2. 实现步骤： - 计算先验概率：对每种数字的样本数进行统计，然后除以总样本数，得到每种数字的先验概率P(wi)。 - 特征提取：通过像素占有率统计，将手写数字转换为二进制特征向量。 - 分类决策：利用贝叶斯公式，结合先验概率和每个类别的似然概率，计算样本属于每个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为识别结果。 课程还涵盖了相关学科，如统计学、概率论、线性代数等，强调实例教学，避免过多的数学推导，旨在帮助学生掌握模式识别的基本概念和方法，并能将其应用于实际问题。教学目标不仅限于通过考试获取学分，更鼓励学生将所学知识用于课题研究和解决实际问题，培养他们的思维方式。 推荐的教材包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等翻译的《模式识别（第三版）》，这些资源将深入探讨模式识别的理论和应用，为学习者提供丰富的学习材料。课程内容涵盖了从引论到特征提取等多个主题，通过上机实习，学生有机会亲手实践，加深理解。