模式识别基础:似然比阈值与决策规则
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更新于2024-08-20
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"若记似然比阈值-模式识别(国家级精品课程讲义)"
模式识别是一门涵盖了统计学、概率论、线性代数等多个领域的学科,旨在通过分析和理解数据来确定样本的类别属性。这门课程由蔡宣平教授主讲,面向信息工程专业本科生、硕士和博士研究生,旨在使学生掌握模式识别的基础理论、方法和算法,并能将其应用于实际问题解决。
在课程的教学方法中,强调了基本概念的讲解和实例教学,避免过度依赖复杂的数学推导,以促进理论与实践的结合。教学目标不仅包括理解和应用模式识别知识,还包括培养解决问题的能力和思维方式,为未来的职业生涯奠定基础。
课程的基本要求层次分明,从完成课程学习获取学分,到能够将所学应用于课题研究,再到通过学习模式识别提升思维能力,逐步提升学生的专业素养。推荐的教材和参考文献包括《现代模式识别》、《模式识别-原理、方法及应用》和《模式识别(第三版)》,这些书籍将帮助学生深入理解课程内容。
课程内容涵盖广泛,包括引论、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。例如,第一章引论中,介绍了模式识别的基本概念,如样本、模式、特征等,以及随机矢量的描述和正态分布。这些基础知识对于后续章节的学习至关重要。
在实际应用中,模式识别常用于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域。例如,通过对特征矢量和特征空间的理解,可以有效地提取和选择数据的关键特性,以区分不同的模式。统计判决则涉及到利用概率理论进行决策,例如,通过计算似然比来确定样本属于某一类别的可能性,如果该比值超过设定的阈值,则进行相应的分类判断。
通过学习这门课程,学生将不仅能够掌握模式识别的理论和方法,还能在实践中运用这些知识解决实际问题,例如,通过聚类分析对数据进行无监督学习,或者利用判别域代数界面方程法进行有监督的学习。此外,学习最近邻方法可以帮助学生理解基于实例的学习,而特征提取和选择则是优化分类性能的关键步骤。
"若记似然比阈值-模式识别"这门课程全面覆盖了模式识别的核心内容,通过深入浅出的教学方式,旨在培养具有扎实理论基础和实践能力的模式识别专业人才。
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