模式识别课程概述与学习目标

"由上面的判决规则，有: 模式识别讲义" 这篇文档主要介绍了模式识别这一领域的课程内容，由蔡宣平教授主讲，属于信息工程专业的本科生专业课，同时也是硕士和博士研究生的必修课程。课程涵盖了与模式识别相关的多个学科，包括统计学、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。教学方法强调理论与实践相结合，注重实例教学，并避免过于复杂的数学推导。 课程的教学目标旨在使学生掌握模式识别的基本概念和方法，能够运用所学解决实际问题，并为后续深入研究奠定基础。对学生的期望分为三个层次：完成课程学习并通过考试；将知识应用于课题研究和实际问题解决；通过学习改进思维方式，对未来工作产生长远影响。 教材和参考文献推荐了三本书，分别是孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。 课程内容包括了引论、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。这些章节将逐步引导学生了解模式识别的基础理论和应用技术。 在引论部分，首先介绍了模式识别的基本概念，例如模式、样本和特征，以及随机矢量的描述和正态分布。模式识别被定义为确定样本所属类别的过程，而特征是描述模式特性的重要量度。这些基本概念构成了后续深入学习的基础。 这个模式识别课程旨在培养学生的理论素养和实践能力，使他们能够在实际应用中灵活运用模式识别的技术，为他们在信息工程及相关领域的职业生涯做好准备。通过系统的教学和实践，学生不仅可以掌握专业知识，还能提升分析问题和解决问题的能力。