模式识别课程概览与学习目标

"模式识别(清华大学).pdf" 本课程详细介绍了模式识别的理论与实践，由清华大学电子科学与工程学院信息工程系的蔡宣平教授主讲。这门课程主要面向信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生，旨在教授他们模式识别的基础知识，提升其在相关领域的理论素养和实践能力。 课程涵盖了多个相关学科，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，这些都为深入理解模式识别提供了必要的理论背景。教学方法强调基础知识的讲解，注重理论与实践的结合，通过实例教学使学生能够将所学应用于实际问题。课程设计避免过于复杂的数学推导，以便学生更好地理解和掌握核心概念。 教学目标不仅是让学生掌握模式识别的基本概念和方法，而且要培养他们运用这些知识解决实际问题的能力，为未来的科研工作打下坚实基础。课程对学生的期望分为三个层次：基本要求是完成课程并顺利通过考试获取学分；进阶要求是能将所学应用于课题研究；最高目标是通过学习模式识别来改善思维方法，对未来职业发展产生深远影响。 课程指定教材和参考文献包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别－原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》，这些书籍为学生提供了丰富的学习资源。 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、训练与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择，以及配套的上机实习，确保学生能够全面掌握模式识别的关键技术和方法。例如，第一章的引论部分会介绍模式识别的基本概念，如特征矢量、特征空间、随机矢量的描述以及正态分布，帮助学生建立基本的理论框架。通过这样的系统学习，学生将具备解决实际模式识别问题的能力。