模式识别课程大纲与目标详解

需积分: 6 0 下载量 62 浏览量 更新于2024-08-18 收藏 16.58MB PPT 举报
"《讲授课程内容及安排-识别模式讲义》是一门由蔡宣平教授主讲的课程,针对信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生开设,内容涵盖了模式识别的广泛领域。课程的核心内容包括: 1. 引论:首先介绍模式识别的概念,强调其目标是确定样本的类别属性,并区分样本、模式和特征的重要性。课程以模式识别的基本概念作为起点,引导学生理解样本的量化描述和特征选择。 2. 聚类分析:在第二章,学生们将学习如何根据样本的相似性进行无监督分类,这是理解和应用模式识别的基础。 3. 判别域代数界面方程法:此章节深入探讨一种特定的识别技术,通过解析数学方法来构建分类边界。 4. 统计判决:学生们会接触到利用统计学原理进行决策的方法,例如基于概率的分类策略。 5. 学习、训练与错误率估计:课程强调理论与实践的结合,讲解模型的训练过程以及评估性能的重要指标——错误率。 6. 最近邻方法:这是一种常用的基于实例的识别方法,通过查找最近的训练样本进行预测。 7. 特征提取和选择:课程关注如何从大量数据中提取最有价值的信息,以提高识别效果。 8. 教学方法:采用理论讲授与实例教学相结合的方式,避免复杂的数学推导,注重实用性和理解深度。 9. 教学目标:除了基本要求如完成课程、通过考试获取学分,还包括提高应用能力,以及通过学习提升思维方式,为未来工作和研究打下坚实基础。 10. 教材与参考文献:推荐了多部经典的模式识别教材,供学生深入学习和扩展知识。 课程通过上机实习环节,使学生有机会实践所学知识,提升实际操作技能。这门课程旨在培养学生的模式识别理论素养,以及将其应用于实际问题的能力,对他们的学术研究和职业生涯具有深远影响。"