计算机模式识别导论：基本概念、方法和算法原理

模式识别导论 本课程是关于模式识别的导论，旨在让学生了解模式识别的基本概念和方法。模式识别是研究用计算机来实现人类模式识别能力的一门学科。它与统计学、概率论、线性代数、信号处理、机器学习、人工智能、图像处理和计算机视觉等学科有密切联系。 模式识别的主要内容包括模式的概念、模式描述方法、模式识别系统的组成、模式识别利用训练样本设计分类器的原理和模式识别的两种最基本的分类方法。通过学习这些内容，学生将能够了解模式识别的基本概念和方法，并能够运用所学知识和方法解决部分实际问题。 课程的教学目标是让学生了解模式识别的基本概念和方法，能够运用所学知识和方法解决部分实际问题，并为深入研究模式识别的理论和方法打下基础。课程的教学方法包括着重讲述模式识别的基本概念、基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，实例教学和避免陷入过多的、繁琐的数学推导。 模式识别的应用非常广泛，包括图像处理、计算机视觉、机器学习、人工智能等领域。模式识别技术中十分重要的概念是让机器通过学习确定参数改进性能。模式识别主要是对视频、图像、声音等多媒体信息进行分类识别，因此具有这方面的背景也是比较有利的。 本课程的教学大纲包括模式识别的导论、模式的概念、模式描述方法、模式识别系统的组成、模式识别利用训练样本设计分类器的原理、模式识别的两种最基本的分类方法等内容。通过学习这些内容，学生将能够了解模式识别的基本概念和方法，并能够运用所学知识和方法解决部分实际问题。 模式识别技术在实际应用中的重要性不言而喻。模式识别技术可以应用于图像识别、Speech Recognition、自然语言处理、机器学习等领域。模式识别技术的发展也推动了人工智能、机器学习和计算机视觉等领域的发展。 模式识别是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支。它的应用非常广泛，包括图像处理、计算机视觉、机器学习、人工智能等领域。通过学习模式识别，学生将能够了解模式识别的基本概念和方法，并能够运用所学知识和方法解决部分实际问题。 资源推荐： * 钟珞，模式识别，武汉大学出版社 * 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学出版社 * 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出版社 模式识别是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，它的应用非常广泛，包括图像处理、计算机视觉、机器学习、人工智能等领域。通过学习模式识别，学生将能够了解模式识别的基本概念和方法，并能够运用所学知识和方法解决部分实际问题。