模式识别概论：蔡宣平教授讲解

"似然比为-模式识别讲义"是一门针对信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生开设的专业课程，由蔡宣平教授主讲。该课程主要关注模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，避免过多的数学推导，旨在帮助学生掌握模式识别的核心知识，并将其应用于实际问题解决。 课程对象包括信息工程专业的本科生，作为他们的专业课，同时也覆盖硕士研究生的学位课以及博士研究生的必修课程之一。课程涉及的相关学科广泛，如统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等，为深入理解模式识别提供坚实的理论基础。 教学方法注重理论讲解的同时，通过实例教学让学生理解如何将学到的知识应用到实际场景中，提升学生的实践能力。课程目标明确，分为基本、提高和飞跃三个层次：基本目标是学生需完成课程学习并通过考试获取学分；提高目标则鼓励他们将知识用于课题研究和解决实际问题；飞跃目标则是培养学生的思维方式，使其能从中受益终身。 教材推荐包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等人翻译的《模式识别（第三版）》，这些教材为深入学习提供了丰富的参考资源。 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、最近邻方法以及特征提取和选择。通过章节的学习，学生将逐步掌握模式识别的各个方面，并有机会通过上机实习进行实际操作，加深理解和技能提升。 这门课程对于想要在IT领域特别是机器学习和数据挖掘方向发展的人来说，具有重要的理论指导和实践价值，是提升专业素养和解决实际问题不可或缺的一部分。