模式识别：贝叶斯决策理论详解与习题解答

《模式识别》是清华大学出版社边肇祺等编著的第二版教材，专注于模式识别领域的理论与实践。本书提供了详细的习题解答，帮助读者理解和掌握课程内容。主要内容包括： 1. 绪论：介绍模式识别的基本概念和研究背景，概述本章将要探讨的理论基础。 2. 贝叶斯决策理论：深入理解最小错误率贝叶斯决策规则，涉及先验概率、类条件概率的应用。例如，决策规则指出，当样本x属于某类的概率最大时，应将其分类到该类别。章节通过数学证明展示了如何计算后验概率，并讨论了在不同条件下（如P(x|w1) = P(x|w2)或P(w1) = P(w2))的决策策略。 3. 概率密度函数的估计：讲解如何估计数据分布的函数，这对于构建模型和进行预测至关重要。 4. 线性判别函数和非线性判别函数：介绍了分类问题中常见的线性分类方法，以及如何处理非线性问题，通过数学建模实现复杂数据的区分。 5. 近邻法：这是一种基于实例的学习方法，通过计算新样本与训练样本的距离来做出分类决策。 6. 经验风险最小化和有序风险最小化方法：探讨降低模型预测误差的策略，如何平衡模型复杂度与泛化能力。 7. 特征选取和提取：讲解如何从大量特征中选择最有效的特征，以及基于K-L展开式的方法。 8. 非监督学习方法：这部分关注无监督学习，如聚类分析，通过数据的内在结构进行学习。 每个章节都包含详细的习题解答，帮助学生巩固理论知识并提升实践能力。通过解决这些问题，读者可以加深对模式识别算法的理解，如贝叶斯决策理论、分类方法和特征选择策略等。这本书不仅适合课堂教学，也是个人自学模式识别的好参考资料。