模式识别讲义：解决大盖小问题的策略与方法

"大盖小问题-识别模式讲义"是一份针对信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生的课程讲义，由蔡宣平教授主讲，旨在深入探讨模式识别领域的核心概念、方法和算法。课程内容涵盖了模式识别的广泛背景，包括其基本概念，如样本、模式和特征，以及关键的统计学、概率论、线性代数等基础知识。 课程特别关注模式识别的实际应用，强调理论与实践相结合，通过实例教学帮助学生理解和掌握如何将所学知识应用于实际问题解决。教学目标明确，要求学生不仅达到基本水平，即完成课程并取得学分，还要提升到将知识用于课题研究的能力，并通过学习改变思维方式，为未来的职业生涯打下坚实基础。 教材推荐包括《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）》，这些书籍提供了丰富的理论依据和实践指导。课程内容分为七个章节，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、最近邻方法以及特征提取和选择，最后还安排了上机实习，让学生有机会亲手实践所学知识。 在处理大盖小问题时，讲义提到当两类之间的距离（如JB、JC或JD）过大时，可能导致分类决策偏向于较大的类别，忽视了小类别间的差异。为解决这个问题，讲义提出通过变换方法增强对小判据的敏感度，确保总体分类准确率。 "大盖小问题-识别模式讲义"是一门实用且深入的课程，它不仅教授模式识别的基础理论，而且注重培养学生的实践能力和创新思维，对于从事信息技术领域的人来说，具有很高的学习价值。