模式识别课程讲解：马式平均距离在现金识别中的应用

"现金识别例子—马式平均距离-模式识别课件" 这篇资源主要涉及的是模式识别领域的知识，特别是通过马式平均距离（Mahalanobis Distance）在现金识别中的应用。马式距离是一种衡量两个样本点之间差异的统计度量，它考虑了数据变量之间的相关性，因此在多维空间中特别有用。在这个例子中，每个现金面额（如100a, 100b等）被表示为一对数值，可能是钞票的某些物理特征，如宽度和长度，以及一个与之相关的马式距离。这些距离可能反映了不同面额之间的区分度。 模式识别是一门学科，由清华大学的蔡宣平教授主讲，涵盖了统计学、概率论、线性代数等多个相关领域。课程的目标是让学生理解模式识别的基本概念、方法和算法，并能将所学应用于实际问题。教学方法强调理论与实践的结合，通过实例教学来帮助学生理解和应用知识，同时避免复杂的数学推导，使课程更易于理解。 课程面向信息工程专业本科生、硕士和博士研究生，旨在为他们提供解决实际问题的能力，并培养他们的思维方式。教材包括《现代模式识别》、《模式识别－原理、方法及应用》和《模式识别（第三版）》，这些都是深入学习模式识别的重要参考资料。 课程内容分为多个章节，从引论开始，涵盖聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习和训练、最近邻方法以及特征提取和选择。这些章节逐步引导学生理解和掌握模式识别的核心概念和技术。 上机实习部分则提供了实际操作的机会，让学生将理论知识付诸实践，加深理解。例如，现金识别的例子可能作为上机实习的一部分，让学生运用马式距离和其他模式识别技术来区分不同面额的纸币。 这个资源提供了一个关于模式识别的实例，展示了如何利用马式平均距离进行现金面额的识别，同时也概述了一门全面的模式识别课程的结构和内容，对于学习和理解这一领域的知识非常有帮助。