模式识别讲义:核心概念与判别方法
需积分: 15 48 浏览量
更新于2024-08-14
收藏 16.59MB PPT 举报
"若记似然比阈值-模式识别讲义"
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来确定样本的类别属性。课程由电子科学与工程学院信息工程系的蔡宣平教授主讲,面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。教学方法强调理论与实践相结合,以实例教学为主,避免过于复杂的数学推导。
在模式识别中,若记似然比阈值是一个关键的概念,它涉及到分类决策的制定。当判断一个样本属于某一类别的概率(似然比)超过特定阈值时,我们会做出相应的判断。如果样本的似然比高于这个阈值,则可能将其归类为某一类别;反之,如果低于阈值,可能会拒绝将其归为此类。这种判决规则是基于概率统计的决策理论,旨在最小化错误率,例如第一类错误(假阳性)和第二类错误(假阴性)。
课程内容涵盖了从基础知识到高级主题,包括:
1. 引论部分,介绍模式识别的基本概念,如特征矢量、特征空间和随机矢量的描述,以及正态分布的重要性。
2. 聚类分析,探讨无监督学习中的数据分组方法。
3. 判别域代数界面方程法,讨论如何构建决策边界来区分不同类别。
4. 统计判决,讲解如何基于概率理论进行分类决策。
5. 学习、训练与错误率估计,讨论模型训练过程和评估模型性能的方法。
6. 最近邻方法,一种简单但有效的分类算法,依赖于样本的邻近度。
7. 特征提取和选择,阐述如何从原始数据中选取最具代表性的特征,以提高识别效果。
此外,课程还包含上机实习环节,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可以帮助学生深入学习和扩展知识。
通过这门课程,学生不仅能够掌握模式识别的基本概念和方法,还能学会如何将这些知识应用于实际问题的解决。更进一步,课程旨在培养学生的思维能力,使他们能够在未来的工作中持续受益。
2019-03-22 上传
2021-12-21 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
白宇翰
- 粉丝: 27
- 资源: 2万+
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集