优化模式识别：解决大盖小问题的JD变换策略

"大盖小问题-国防科技大学模式识别课件" 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，旨在传授模式识别的基本概念、方法和算法原理。课程内容涵盖了广泛的理论背景，包括统计学、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相关领域，强调理论与实践相结合的教学方式。 在课程中，模式识别被定义为根据样本的特征将其归类到预定义的类别中的过程。样本是研究对象的具体体现，而模式则是对这些对象特征的描述，通常是以定量或结构化的形式呈现。特征则是描述模式特性的关键变量，如在统计方法中起着至关重要的作用。 "大盖小问题"这一概念指出，如果两类样本之间的距离（如使用杰卡德相似度、贝叶斯判据或Jensen-Shannon散度等）过大，可能导致对较小类对区分不明显，从而影响整体分类准确率。为解决这个问题，课程介绍了一种策略，即对每个类对的判据进行变换，使得系统对小的判据更加敏感，从而提升分类性能。 教学方法上，课程重点讲解而非繁复的数学推导，通过实例教学帮助学生将理论知识应用到实际场景中。课程目标包括掌握模式识别基础、解决实际问题的能力以及为深入研究奠定基础。学习者需达到不同层次的要求，从基本的学分获取，到高级别的课题研究和思维方式的转变。 教材和参考文献推荐了《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）》等权威著作，为学生提供了丰富的学习资源。课程内容分为多个章节，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、特征提取和选择等，最后还有上机实习环节，让学生有机会实践所学知识。 这门模式识别课程不仅涵盖了理论知识，还注重培养学生的实践能力和创新思维，对于在国防科技大学这样的高等教育机构学习的学生来说，是一门极具实用价值的课程。