模式识别课程讲义：误判概率与核心概念解析

"模式识别(国家级精品课程讲义)" 这门课程主要围绕"模式识别"这一主题展开，由蔡宣平教授主讲，涵盖了信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生的教育层次。课程旨在让学生掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理，同时强调理论与实践的结合，通过实例教学来强化知识应用能力。 课程涉及的相关学科广泛，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等，这些都为深入理解模式识别提供了必要的理论背景。教学方法注重讲解基本概念和算法，并避免过于复杂的数学推导，以确保学生能够理解和应用所学知识。 教学目标分为三个层次：基础层要求学生完成课程学习并通过考试获取学分；提高层期望学生能将所学应用于课题研究和解决实际问题；最高层则希望学生通过学习模式识别，提升思维方式，为未来工作奠定坚实基础。 教材和参考文献包括孙即祥的《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）》，这些书籍为学生深入学习提供了丰富的资料。 课程内容共分为七章，从引论开始，逐步涵盖聚类分析、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。此外，还设有上机实习环节，让学生有机会亲手实践所学。 在第一章的引论中，模式识别被定义为确定样本所属类别的过程，涉及样本、模式和特征的概念。样本是指研究对象，模式是对样本特征的描述，特征则是描述模式特性的重要量。课程从这些基础概念入手，逐步引导学生进入模式识别的世界。