模式识别课程讲义:误判概率与核心概念解析
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更新于2024-08-21
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"模式识别(国家级精品课程讲义)"
模式识别是一门涉及统计学、概率论、线性代数等多个领域的学科,旨在通过分析和理解数据,确定样本的类别属性。这门课程由蔡宣平教授主讲,面向信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生,旨在使学生掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理,同时强调理论与实践相结合,避免过于复杂的数学推导,以利于将知识应用于实际问题解决。
课程内容涵盖多个章节,从引论开始,逐步深入到聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。每个章节都包含关键概念的讲解,例如:
1. 引论部分,介绍了模式识别的基本概念,如模式、样本和特征。模式识别是一个确定样本所属类别的过程,样本可以是各种具体的实体,而特征是对这些实体特性的一种描述。
2. 聚类分析是将相似样本归类的过程,不依赖于预先知道的类别,而是基于样本间的内在关系进行分组。
3. 判别域代数界面方程法是一种确定不同类别间边界的方法,它涉及到统计学和概率论的知识,用于构建区分不同模式类别的决策边界。
4. 统计判决涉及如何根据统计模型对样本进行分类,通常包括利用概率分布和假设检验来决定样本最可能属于哪个类别。
5. 学习、训练与错误率估计是机器学习的核心,通过训练数据来调整模型参数,以最小化预测错误率。
6. 最近邻方法是一种简单但有效的分类算法,它基于新样本与已知类别样本的距离来进行分类。
7. 特征提取和选择是模式识别中的重要步骤,旨在找出最具代表性和区分性的特征,减少计算复杂度,提升识别效果。
此外,课程还提供了上机实习环节,让学生通过实际操作加深对理论的理解。推荐的教材和参考文献包括孙即祥的《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)》,这些资料可以帮助学生进一步深入研究模式识别的理论和技术。
通过本课程的学习,学生不仅需要完成课程任务和考试,还需要提高将所学知识应用于课题研究和实际问题解决的能力。更重要的是,模式识别的学习旨在培养学生的思维方式,使其在未来的工作和生活中受益。
2021-03-19 上传
2021-12-16 上传
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