模式识别：最小最大损失准则与统计判决

"最小最大损失准则-模式识别 精品讲义" 这是一份关于模式识别的精品讲义，主要介绍了最小最大损失准则在统计判决中的应用。课程由蔡宣平教授主讲，旨在教育信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程内容涵盖了模式识别的基础概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，通过实例教学来深化理解。 课程对象主要是信息工程专业的学生，同时对相关学科如统计学、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有要求。教学方法侧重于讲解基本概念，避免过于复杂的数学推导，并鼓励学生将所学知识应用于实际问题。 教学目标包括让学生掌握模式识别的基本概念和方法，能够解决实际问题，并通过学习改进思维方式。课程要求学生不仅完成学习并取得学分，还鼓励他们将知识应用于课题研究。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）》。 课程内容分为多个章节，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择，以及上机实习。在第一章的引论中，讲解了模式识别的基本概念，如特征矢量、特征空间、随机矢量的描述和正态分布。 最小最大损失准则（Minimax Risk Criterion）在统计判决中是一个关键的概念，它涉及到决策理论，在模式识别中用于制定最优决策规则，以最大化期望的最小收益或最小化期望的最大损失。在不确定性和风险共存的情况下，该准则有助于找到最稳健的决策策略，即使在面临最不利的情况时也能保证一定的性能水平。在模式识别中，应用这一准则可能涉及到计算各种可能的决策结果和对应的损失函数，然后选择使最大可能损失最小化的决策规则。 通过深入学习和理解最小最大损失准则，学生可以更好地理解和应用统计判决理论，从而在模式识别任务中做出更为合理和稳健的决策。同时，结合实际案例和上机实习，学生可以将理论知识转化为实践技能，提升在未来工作和研究中的能力。