模式识别课程讲义-蔡宣平教授解析二次判别函数

"蔡宣平教授的模式识别课程讲义主要讲解了二次判别函数在模式识别中的应用，涵盖了模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，并通过实例教学来加深理解。课程面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生，涉及的相关学科包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉。教学目标不仅要求学生掌握模式识别的基础知识，还期望他们能解决实际问题并培养创新思维。教材推荐了孙即祥、吴逸飞和李晶皎等人的著作。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择，并设有上机实习环节。" 本课程由蔡宣平教授主讲，他强调模式识别的核心概念，例如模式识别是确定样本所属类别的过程，而样本可以是各种客观对象。课程中，特征矢量和特征空间的概念被引入，它们是描述模式的关键元素。随机矢量的描述和正态分布的讲解为后续的统计分析打下基础。 在课程的各个章节中，聚类分析探讨了无监督学习的分类方法，而判别域代数界面方程法则涉及有监督学习中的决策边界构建。统计判决部分讨论了如何基于概率模型进行分类决策。学习、训练与错误率估计章节关注模型的构建和性能评估。最近邻方法是一种简单的但实用的分类策略，它基于样本的邻近度进行决策。特征提取和选择是模式识别中的重要步骤，旨在减少数据维度，提高识别效率。 课程采用实例教学，避免复杂的数学推导，旨在使学生能够将所学知识应用于实际项目。学生不仅要完成课程学习并通过考试，还要有能力将模式识别技术应用到课题研究和实际问题中，以提升问题解决能力，并通过学习该课程培养出创新的思维方式，为未来职业生涯奠定基础。参考文献提供了进一步学习的资源，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）》。