蔡宣平教授讲解：贝叶斯手写数字识别实战与理论

蔡宣平教授的模式识别课程讲义中，主要介绍了利用贝叶斯分类器实现手写数字识别的具体实例。在这个例子中，手写数字被划分为25份，每份大小为NxN像素，通过统计每一份内像素的占有率，设定阈值T=0.05来决定特征值。步骤包括： 1. **理论基础**： - 计算先验概率：在贝叶斯分类器中，先验概率指的是在没有任何观测数据的情况下，每个类别的概率。这一步骤对于整个分类过程至关重要，因为它提供了每个类别出现的初始概率。 2. **实现步骤**： - 对于每一个手写数字i，计算其先验概率P(wi)，即该数字i被归类为某个类别的概率。 - 计算每个数字i的样品数Ni以及所有样品的总数N，这些用于计算后验概率。 - 利用统计方法，如阈值T，判断每一份手写数字特征是否属于特定类别，若像素占有率超过阈值，则设该特征值为1，否则为0。 3. **课程背景与目标**： - 蔡宣平教授的课程针对信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生，旨在教授模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践相结合。 - 教学目标包括理解模式识别的基本概念，应用所学知识解决问题，以及为后续研究打下基础。 4. **课程内容与结构**： - 讲义涵盖多个章节，从引论到特征提取和选择，涉及聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法等多个核心主题，还包括上机实习环节，帮助学生实践所学。 5. **教材与参考文献**： - 讲义引用了多本权威教材，如《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）》，这些都是深入理解和掌握模式识别的重要参考资料。 这个例子展示了模式识别在实际应用中的操作流程，特别是贝叶斯分类器在手写数字识别中的运用，这对于理解和掌握机器学习、计算机视觉等领域的方法具有重要意义。通过本课程，学生不仅能够掌握技术细节，还能培养解决问题的能力和创新思维。