蔡宣平教授讲授：模式识别理论与实践

"蔡宣平教授的模式识别课程讲义主要涵盖了模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，并提供了多种教材和参考文献。课程针对信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生，涉及到的相关学科包括统计学、概率论、线性代数等。教学方法注重实例教学，旨在帮助学生掌握模式识别技术并应用于实际问题。教学目标不仅要求学生通过考试获取学分，还鼓励他们将所学知识用于课题研究和问题解决，培养创新思维。教材包括孙即祥的《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、学习与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择。" 本讲义详细介绍了模式识别的基础知识，首先定义了模式识别的概念，它是一个确定样本所属类别的过程。样本可以是各种研究对象，而模式是对这些对象特征的量化描述。特征是描述模式特性的重要量，通常在统计模式识别中扮演关键角色。课程内容从概述开始，涉及特征矢量和特征空间的定义，以及随机矢量的描述，特别是在介绍正态分布时，这是统计分析中的基础概念。 课程的后续章节深入到具体的识别方法，如聚类分析，这是一种无监督学习方法，用于发现数据的自然分组。接着是判别域代数界面方程法，这是一种有监督的分类技术，通过建立决策边界来区分不同类别。统计判决则讨论了如何基于统计模型做出分类决策，这通常涉及到概率理论。学习、训练与错误率估计探讨了模型的构建和性能评估，最近邻方法是一种简单但有效的分类策略，依赖于最近的邻居来预测新样本的类别。特征提取和选择则是模式识别中的重要步骤，通过选择最具代表性的特征来简化问题，提高识别效率。 通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握模式识别的理论，还将学会如何将这些理论应用于实际问题，如图像处理、计算机视觉等领域。同时，课程也鼓励学生提升思考方式，为未来的职业生涯奠定坚实基础。