模式识别：理论与应用——基于统计与概率的方法

"《另一个等价形式：模式识别》是一门国家级精品课程的讲义，涵盖了统计学、概率论、线性代数等多领域的基础知识。该课程深入探讨了模式识别的核心概念，包括样本、模式、特征、模式类及其在实际应用中的重要性，如计算机自动诊断疾病。 课程内容丰富，分为七个章节： 1. 引论：介绍模式识别的基本概念，如模式识别定义、样本和模式的描述，以及特征矢量和特征空间的重要性。 2. 聚类分析：探讨如何将相似的样本分组，形成模式类。 3. 判别域代数界面方程法：涉及数学方法在模式识别中的应用，用于区分不同类型的模式。 4. 统计判决：利用概率论和统计学原理来进行分类决策。 5. 学习、训练与错误率估计：讨论如何通过训练数据来优化模型，以及评估模型性能的方法。 6. 最近邻方法：一种基于实例的学习方法，通过比较新样本与已知样本的相似性进行分类。 7. 特征提取和选择：讲解如何从原始数据中提取和选择最有代表性的特征，以提高识别效率。 课程还强调了对象空间、模式空间和特征空间的概念，以及模式识别的三大任务——数据采集、特征处理（包括二次特征提取和选择）和分类识别。在这个过程中，预处理技术被提及，用于减少噪声并增强有用信息。此外，课程提到，尽管对象的描述可能包含大量信息，但通过特征选择，可以有效地降低复杂度，提高模式识别的准确性。 《另一个等价形式：模式识别》是一门理论与实践相结合的课程，旨在培养学生的统计推理能力、机器学习技能和计算机视觉知识，以应用于实际问题的解决，如医疗诊断、图像识别等领域。"