模式识别课程-蔡宣平教授主讲H-K算法解析
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更新于2024-08-13
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"这是由蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义,涵盖了从基本概念到实际应用的各种模式识别方法,包括H-K算法。"
在模式识别领域,H-K算法,也称为Hardoon-K膳平算法,是一种求解最佳权矢量的方法。这个算法在处理模式分类和特征提取问题时特别有用,特别是在数据挖掘和机器学习中。H-K算法的迭代公式虽然没有在描述中给出,但通常这类算法会涉及权重向量的优化更新,以最小化某种误差函数或最大化分类性能。
课程面向信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生,旨在使学生掌握模式识别的基础知识和应用技巧。课程内容覆盖了从引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决到学习、训练与错误率估计等多个重要主题。此外,还强调了特征提取和选择的重要性,这些都是模式识别中的核心步骤,有助于从原始数据中抽取最有用的信息。
在教学方法上,课程注重理论与实践的结合,避免复杂的数学推导,而是通过实例教学让学生理解如何将理论应用于实际问题。教学目标不仅要求学生能掌握模式识别的基本概念和方法,还要能解决实际问题,并能以此提升思维能力,为未来的工作奠定基础。
教材和参考文献的选择包括了多本专业书籍,如孙即祥的《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)》,这些书籍为深入学习提供了丰富的资料。
课程结构清晰,从基础概念开始,逐步引入更高级的主题,如聚类分析用于数据的无监督学习,统计判决则涉及到概率和统计理论在分类中的应用,而学习、训练与错误率估计则关注模型的构建和评估。
上机实习部分则是理论知识的实际操作,让学生有机会亲手实践模式识别的各个环节,巩固理论知识并提升实际操作技能。
这门课程提供了一个全面的模式识别学习框架,不仅涵盖了理论知识,还强调了实际操作和问题解决能力的培养,对于希望在IT领域,特别是模式识别和机器学习方向深造的学生来说,是一份宝贵的资源。
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2021-09-06 上传
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