模式识别课程讲义:以元数据为例
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更新于2024-08-20
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"这是一份国家级精品课程讲义,主题为模式识别,由蔡宣平教授主讲。课程主要针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生,涉及到统计学、概率论、线性代数等多个相关学科。教学方法强调理论与实践结合,通过实例教学使学生理解并应用模式识别的知识。课程目标包括掌握基本概念和方法,解决实际问题,并提升思维方式。教材包括《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)》。课程内容涵盖了引论、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,还包含上机实习环节。"
模式识别是一种关键的计算机科学技术,用于自动分类或识别来自不同领域的对象或数据。在这个课程中,模式识别被定义为确定样本所属类别的过程,涉及样本、模式和特征等核心概念。样本可以是任何需要分类的对象,而模式是对样本特征的量化描述,特征则是描述模式的关键属性。
课程内容深入浅出,从引论开始介绍模式识别的基本概念,包括特征矢量和特征空间,以及随机矢量的描述,特别关注了正态分布这一重要的统计模型。接下来的章节覆盖了多种模式识别技术,如聚类分析用于无监督学习中的数据组织,判别域代数界面方程法用于构建分类边界,统计判决则涉及基于概率的决策制定。学习、训练与错误率估计讨论了如何通过数据来优化分类器的性能,最近邻方法是一种简单但有效的分类策略,特征提取和选择则是为了降低计算复杂度和提高分类效果。
课程强调理论与实践的结合,鼓励学生通过实例学习,避免过于复杂的数学推导,以便更好地理解和应用所学知识。教材的选择涵盖了国内外权威著作,为学生提供了全面的理论基础。此外,上机实习确保学生能将理论知识转化为实际操作能力,培养他们解决实际问题的能力。
这个课程旨在不仅让学生掌握模式识别的基础理论,而且要能够将这些理论应用于实际问题的解决,同时通过学习模式识别,培养他们的逻辑思维和问题解决技巧,为未来的学术研究和职业生涯奠定坚实基础。
2021-09-06 上传
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