中国科技大学模式识别课程概览

“中科大模式识别课件—0” 这篇摘要主要介绍了中国科学技术大学（中科大）的一门关于模式识别的课程。课程旨在帮助学生理解和掌握模式识别的基本概念、方法和应用，同时也强调了实践能力的培养。课程由唐珂老师主讲，配备有林民龙担任助教，并提供了课程主页供学生参考学习。 课程内容主要包括以下几个方面： 1. 模式识别系统模型和基础知识：涵盖模式识别的基础架构和理论，使学生能够理解模式识别的核心概念。 2. 模式识别算法：涵盖了多种常用算法，如贝叶斯方法、判别分析、神经网络、决策树和聚类算法，让学生熟悉并能应用这些算法进行模式识别。 3. 特征分析方法：包括特征选择和特征提取，这是模式识别中提高识别性能的关键步骤。 4. 模式识别理论及系统评估方法：教授如何评价和优化模式识别系统的性能。 课程特点在于，不仅介绍各种模式识别方法，还期望学生在完成学习后能够对模式识别领域的最新研究有所了解，并具备利用基本模式识别方法解决实际问题的能力。课程学习方式是结合课程讲授、平时作业和课堂讨论，以促进学生的主动学习和深度参与。 推荐的教材是Richard O. Duda等人编著的《模式分类》（2005年，机械工业出版社），以及边肇祺和张学工的《模式识别》（2004年，清华大学出版社）。此外，还引用了A.R. Webb的《统计模式识别》（2002年，John Wiley & Sons）和T.Hastie等人的《统计学习要素：数据挖掘、推断与预测》（2001年，Springer）作为主要参考书目，这些书籍为深入学习提供了丰富的资源。 课程要求部分提到，考核与评分标准包括出勤率（占10%）和迷你项目（包括报告和展示），这表明课程不仅重视理论知识的掌握，也强调实践操作和表达能力的锻炼。 这门模式识别课程全面覆盖了模式识别的基础理论和实践应用，通过综合学习方式，旨在培养学生的理论素养和解决问题的能力，对于想要在计算机科学领域，特别是模式识别方向深化研究的学生来说，是一份宝贵的学习资料。