模式识别：理论与实践

"这篇资源是‘现代模式识别’的配套课件，由孙即祥主讲，主要针对信息工程专业的本科生、硕士生和博士生。课件内容涵盖模式识别的基本概念、方法、算法原理，强调理论与实践的结合，通过实例教学来阐释如何将学到的知识应用于实际问题。同时，课件提供了相关的教材和参考文献供学生深入学习。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、最近邻方法以及特征提取和选择，并设有上机实习环节。" 在模式识别领域，似然比是一个重要的概念，它涉及到统计决策理论和概率模型的比较。似然比是两个假设下的数据出现的概率之比，通常用于判断哪个假设更有可能解释观察到的数据。在本课件中，可能讲解了如何将模式识别的问题转化为似然比的形式，以此来进行分类或者决策。 课程中提到的相关学科广泛，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，这些都为理解模式识别提供了必要的背景知识。例如，统计学和概率论是构建和评估分类模型的基础；线性代数则在特征提取和降维中起到关键作用；形式语言和人工智能涉及模式的理解和表示；而图像处理和计算机视觉则是模式识别在实际应用中的重要领域。 教学方法强调了理论与实践的结合，避免复杂的数学推导，旨在使学生能够理解和应用模式识别的基本方法。教学目标不仅要求学生掌握理论知识，还鼓励他们将所学应用到实际问题中，甚至通过学习改进思维方式，为未来工作做好准备。 提供的教材包括孙即祥的《现代模式识别》和其他几本译著，这些书籍涵盖了模式识别的基本原理、方法和应用，是深入学习的宝贵资料。课程内容从引论开始，逐步深入到具体的技术方法，如聚类分析、判别分析和特征选择，每个主题都有相应的实践环节，以巩固理论知识。 这篇课件提供了一个全面的框架，帮助学生系统地学习和理解模式识别这一复杂的主题，通过理论与实践的结合，提升学生的实际操作能力和问题解决能力。