模式识别：最小损失准则与决策

"这篇讲义主要讲解了运用最小损失准则进行模式识别的理论与方法，适合信息工程专业学生和研究生学习。课程由蔡宣平教授主讲，旨在帮助学生掌握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，并提供了相关教材和参考文献。课程内容涵盖从引论到特征提取等多个方面，通过实例教学，让学生能够将所学知识应用到实际问题中。" 在模式识别中，最小损失准则是一种重要的决策策略，它用于判断输入信号的类别。当信号被判断为"0"时，会采用一定的判决规则。描述中提到的对数操作通常是为了简化计算，特别是在处理概率时，对数可以帮助消除乘积并转换成加法，便于处理。当某个条件满足时，可能采用这种准则来做出决策。 课程面向信息工程专业的本科生、硕士生和博士生，涵盖了统计学、概率论、线性代数等相关学科知识，这些都是模式识别的基础。教学方法注重理论与实践的结合，避免过于复杂的数学推导，以实例教学为主，旨在培养学生的实际问题解决能力。 教学目标不仅是让学生掌握基本概念和方法，还要求他们能有效应用到课题研究和实际问题解决中，甚至希望通过学习模式识别，提升他们的思维方式，对未来的工作产生深远影响。 教材和参考文献包括孙即祥的《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）》，这些书籍为深入学习提供了资源。 课程内容包括引论、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、最近邻方法和特征提取与选择等，每一章都围绕模式识别的核心概念展开。例如，第一章介绍了模式识别的基本概念，如样本、模式和特征，为后续章节的学习打下基础。 这门课程全面而深入地探讨了模式识别的各个方面，不仅传授理论知识，还注重培养学生的实践能力和创新思维，对于希望在该领域深化理解或开展研究的学生来说，是一份宝贵的资源。