有导师学习下的模式识别与概率统计详解

在"学习方式-模式识别与概率统计"这一主题中，主要探讨了三种学习方式：有导师学习（或称为有监督学习）、无导师学习和再励学习。有导师学习是最常见的类型，它依赖于一组已知的输入输出数据对，通过对比预测输出与实际输出的差异来调整网络连接权重，如李弼程、邵美珍和黄洁编著的《模式识别原理与应用》提供了深入理解。这种学习方式的核心内容包括： 1. **统计识别基础**：涵盖了Bayes决策理论，这是一种基于概率的决策方法，以及概率密度估计，用于模型的参数估计。 2. **基本方法**：涉及判别函数，这是一种分类技术，通过构建区分不同类别数据的决策边界；聚类分析，用于数据分组和无监督学习。 3. **特征提取**：是模式识别的关键步骤，通过选择和处理最能代表数据特性的特征，以便于模型理解和决策。 4. **模式特征集成**：研究模糊模式识别方法，如模糊逻辑，以及神经网络模式识别，如多层感知器，这些都利用了非线性模型的强大表达能力。 5. **应用实例**：例如数字识别和人脸识别，展示了模式识别技术在实际场景中的应用，如人脸跟踪与识别。 课程评价体系强调了平时成绩和笔试的重要性，通过听课、课堂参与、作业和上机作业来评估学生的理解和实践能力。此外，课程还关注了国际学术界的动态，提到了多个顶级期刊和会议，如IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)、Neural Networks、Pattern Recognition等，这些都是研究者关注的前沿阵地。 1.1节介绍了模式识别的基本概念，定义了模式识别是机器观察环境，学习区分感兴趣的模式并做出合理决策的过程，特别强调了在复杂背景下的识别能力和决策制定。后续章节会深入探讨人脸识别的具体技术和挑战，比如基本问题的识别和解决策略。这门课程对于理解人工智能和计算机视觉领域具有重要意义。