清华大学模式识别课程详解
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“模式识别--清华大学”是一门针对信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生开设的课程,由蔡宣平教授主讲。课程涵盖了模式识别的基础理论、方法和算法,强调理论与实践相结合,旨在帮助学生掌握模式识别的核心概念,并能解决实际问题。
课程对象:
1. 信息工程专业本科生的专业课程,旨在为学生提供专业领域的深入理解。
2. 学院硕士研究生的学位课程,作为学位获取的必要部分。
3. 学院博士研究生的必修课之一,为博士生的学术研究打下坚实基础。
相关学科:
1. 统计学:为模式识别提供数据分析基础。
2. 概率论:理解模式分类的概率基础。
3. 线性代数(矩阵计算):解决复杂计算问题的工具。
4. 形式语言:在模式识别中用于描述和解析结构信息。
5. 人工智能:模式识别是AI的重要组成部分。
6. 图像处理和计算机视觉:应用领域,如图像分类和物体识别。
教学方法:
1. 强调基本概念和方法的讲解,以清晰易懂的方式呈现。
2. 注重理论与实践的结合,通过实例教学使学生了解如何将所学应用于实际。
3. 避免过于复杂的数学推导,以保持课程的可理解性。
教学目标:
1. 学生应掌握模式识别的基本概念和方法。
2. 能够运用所学知识解决实际问题,具备实际操作能力。
3. 为未来的学术研究和工作生涯奠定基础,培养创新思维。
基本要求:
1. 基础要求:完成课程学习,通过考试,获得学分。
2. 提高要求:将所学知识应用于课题研究,解决具体问题。
3. 高级要求:通过学习,改善思维方式,对个人发展产生长远影响。
教材及参考文献:
1. 孙即祥,《现代模式识别》,国防科技大学出版社,2003年。
2. 吴逸飞译,《模式识别-原理、方法及应用》,清华大学出版社,2003年。
3. 李晶皎等译,《模式识别(第三版)》,电子工业出版社,2006年。
课程内容及安排:
1. 引论:介绍模式识别的基本概念和术语。
2. 聚类分析:无监督学习,将数据集划分为相似的组。
3. 判别域代数界面方程法:一种分类方法。
4. 统计判决:基于统计学的模式分类决策。
5. 学习、训练与错误率估计:涉及模型的构建和性能评估。
6. 最近邻方法:基于邻近度的简单分类算法。
7. 特征提取和选择:减少数据维度,提升分类效率。
8. 上机实习:实践环节,将理论知识转化为实际操作技能。
通过这门课程,学生不仅会学习到模式识别的基本理论,还将掌握如何在实际项目中应用这些知识,从而为未来在计算机科学,特别是人工智能和数据科学领域的研究和工作做好准备。
2023-05-14 上传
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