国防科大模式识别课件：最小误判概率判决规则

"国防科技大学的模式识别课件，主要讲解了最小误判概率准则下的判决规则。" 本课程是国防科技大学电子科学与工程学院信息工程系的一门专业课程，由蔡宣平教授主讲，旨在教育信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生。课程涉及统计学、概率论、线性代数等多个相关学科，并采用理论与实践相结合的教学方法，强调实例教学，避免复杂的数学推导，以帮助学生理解和应用模式识别的基本概念和方法。 课程的教学目标不仅包括让学生掌握模式识别的基础知识，还期望他们能够将所学应用于实际问题的解决，并通过学习模式识别提升思维能力，为未来职业生涯奠定基础。推荐的教材包括孙即祥的《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）》。 课程内容涵盖了从引论到特征提取和选择等多个方面，具体包括： 1. 引论部分，介绍了模式识别的基本概念，如样本、模式和特征，以及正态分布的基础知识。 2. 聚类分析，讨论了无监督学习中如何对数据进行分类。 3. 判别域代数界面方程法，探讨了构建分类边界的方法。 4. 统计判决，讲解了基于概率模型的决策规则，包括最小误判概率准则，即如果一个样本在某种判决规则下被误判的概率最小，则采用该规则进行判断。 5. 学习、训练与错误率估计，涉及模式识别中的学习过程和性能评估。 6. 最近邻方法，介绍了基于样本邻近度的简单而有效的分类策略。 7. 特征提取和选择，讨论了如何选择最有区分力的特征来优化分类效果。 此外，课程还包括上机实习环节，让学生有机会亲手实践所学，进一步巩固理论知识。通过这样的系统学习，学生将具备扎实的模式识别理论基础和实际操作能力，为从事相关领域的研究和工作做好准备。