模式识别基础与实践-蔡宣平教授讲义

"最佳逼近性-模式识别(国家级精品课程讲义)" 这门课程"最佳逼近性-模式识别"是国家级精品课程，由蔡宣平教授主讲，属于电子科学与工程学院信息工程系的专业课程，面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程涵盖了模式识别的基础理论、方法和算法，旨在使学生掌握模式识别的基本概念，能够运用所学解决实际问题，并为深入研究打下基础。 课程与多门学科紧密相关，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。教学方法强调理论与实践相结合，避免过于复杂的数学推导，通过实例教学来帮助学生理解和应用知识。 教学目标分为三个层次：基本要求是完成课程并获取学分；提高要求是能将知识应用于课题研究和实际问题解决；飞跃要求是通过学习模式识别改进思维方式，对未来工作产生长远影响。 课程提供了几本推荐教材和参考文献，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）》。 课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择。每个章节都涉及关键概念，例如模式识别定义为确定样本类别的过程，样本是研究对象，模式是对样本特征的描述，而特征则是描述模式特性的重要量。 在第一章引论中，会详细介绍模式识别的基本概念，包括特征矢量、特征空间、随机矢量的描述以及正态分布等基础统计概念。这些内容对于理解和应用后续章节的理论与方法至关重要，是模式识别领域的基石。通过这门课程的学习，学生可以系统地掌握模式识别的理论体系，并具备解决实际问题的能力。