模式识别：最小误判概率准则详解

"图例最小误判概率准则-模式识别课件" 是一门针对信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生开设的课程，由蔡宣平教授主讲。课程的核心内容涵盖了模式识别的基本概念、方法和算法，强调理论与实践的结合，以避免过多的数学推导，使学生能够理解和掌握这一领域的核心知识。 课程目标明确，旨在让学生： 1. 掌握模式识别的基础概念，理解其基本方法，并学会将所学应用于实际问题解决。 2. 提升技能，能运用模式识别技术进行课题研究，解决实际工作中的问题。 3. 通过学习，改变思维方式，为未来职业生涯奠定坚实基础，具有长期的实用价值。 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、学习与训练错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择等，同时设有上机实习环节，让学生能够在实践中加深理解。 课程相关学科涉及统计学、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等，为学生提供了一个广泛的知识背景。教材推荐包括《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）》，这些都是深入学习和理解模式识别的重要参考资料。 这门课程对于那些希望在信息技术领域从事模式识别、数据分析或人工智能工作的学生来说，不仅是一门专业知识的提升课程，也是一次实践经验的积累过程。通过系统学习，学生将能够熟练运用模式识别技术，解决复杂的问题，并为未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。