模式识别：最小误判概率准则详解

"最小误判概率准则-模式识别的讲义" 模式识别是一门涉及统计学、概率论、线性代数、形式语言等多个学科的综合技术，主要用于确定样本的类别属性。这门课程由蔡宣平教授主讲，旨在使信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生掌握模式识别的基础知识、方法和算法，以及如何将这些知识应用于实际问题。 课程内容涵盖了从基本概念到实际应用的多个方面，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。通过这些章节的学习，学生将了解到如何描述和分析样本，以及如何利用特征矢量和特征空间来处理和分类数据。 最小误判概率准则在模式识别中是一个重要的决策标准，它旨在最小化错误分类的概率。这种准则考虑了所有可能的分类决策及其相应的误判成本，旨在找到一个最优的决策边界，以减少分类错误。与此相关的还有最小损失准则，该准则关注的是在所有可能的决策中选择导致损失最小的那个。在某些情况下，如果无法确定最佳分类，拒绝判决（拒判）也是一种策略，即不做出任何决定以减少潜在的错误损失。 课程强调理论与实践相结合，避免过多的数学推导，而是通过实例教学来帮助学生理解和应用所学知识。教学目标不仅包括让学生掌握基础概念和方法，而且鼓励他们能够运用这些知识解决实际问题，甚至通过学习模式识别来提升自身的思维方式，为未来的工作和研究奠定基础。 为了实现这些目标，课程提供了几本教材和参考文献，如孙即祥的《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）》。此外，课程还包括上机实习环节，让学生有机会亲手操作和实践所学内容，从而加深理解。 "最小误判概率准则-模式识别的讲义"是一份详尽的教学资料，旨在引导学生深入探索模式识别的理论和实践，通过学习这一领域的知识，学生将具备处理复杂分类问题的能力，并能够运用这些技能在实际的工程和科研项目中取得成功。