模式识别概论：统计推断与关键技术

"模式识别是一门涉及多学科交叉的领域，它主要关注于通过计算机系统对输入数据进行分析和理解，以识别出样本所属的类别或类型。课程内容涵盖广泛，包括统计推断的基础概念，如母体和子样，以及统计量的构建，这些都是模式识别中至关重要的理论基础。 母体，或称总体，指的是一个具有相似性质或特性的模式类的整体，而子样则是母体中的一部分个体或实例。通过分析子样，我们可以推断出母体的某些特性，例如通过构造样本函数来获取相关信息。统计量则是从样本中提取有价值信息的关键工具，用于估计未知参数或参数的估计值。 课程的核心内容分为几个部分：第一章引论介绍了模式识别的基本概念，强调了特征向量、特征空间和模式的重要性。1.2节中，特征被定义为描述模式特性的测量值，通常用特征矢量的形式表示。模式类则是共享特定特征的模式集合，如计算机自动诊断疾病的应用中，各类医学数据被归类为正常或异常。 对象空间指实际存在的物理世界，模式采集则是从这里获取特征信息的过程，可能涉及信息预处理以减少噪声。特征提取和选择则是将原始数据转化为可供分析的特征空间，以便后续的模式识别。类型空间则反映了分类的结果，是模式识别任务的最终目标。 课程还涵盖了实际操作流程，如数据采集（包括预处理）、特征提取与选择（二次特征可能是高级特征的提炼）、分类识别（利用预先设定的规则对特征进行判断），以及最终的识别结果。通过这一系列步骤，模式识别系统能够完成从对象到类型的空间转换，实现对未知样本的分类和识别。 整个课程内容紧密联系统计学、概率论、线性代数（矩阵计算）等数学工具，以及形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等技术，旨在培养学生的理论基础和实践能力，使其能够在实际问题中有效地应用模式识别方法。"