模式识别：最小损失准则下的教学与应用

"《运用最小损失准则的模式识别课件》由蔡宣平教授主讲，旨在为电子科学与工程学院的信息工程系本科生、硕士研究生以及博士生提供系统的模式识别教育。该课程强调理论与实践的结合，教学内容涵盖了模式识别的基本概念、方法和算法原理，如聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法以及特征提取和选择等。 课程目标分为三个层次：基本要求是学生通过课程学习并通过考试获取学分；提高要求则是能够将所学应用于课题研究，解决实际问题；最高层次是通过模式识别的学习，提升思维方式，为未来工作打下坚实基础，实现终身受益。教材推荐包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别—原理、方法及应用》以及李晶皎等译著的《模式识别（第三版）》，这些教材为深入学习提供了丰富的资源。 教学方法上，课程避免过多的数学推导，注重实例教学，让学生了解如何将理论知识应用到实际问题中。上机实习部分，通过实践操作，进一步加深理解和技能的培养。 第一章引论部分，讲解了模式识别的基本概念，如样本和模式的定义，以及特征矢量和特征空间的重要性。还介绍了随机矢量的描述和正态分布，这些都是理解后续章节的基础。 这门课程不仅涵盖了模式识别的理论知识，而且重视学生的实际操作能力和问题解决能力的培养，是一门理论与实践并重的高级课程。"