模式识别课程-蔡宣平教授讲解决策与损失表

"这篇讲义由蔡宣平教授主讲，是关于模式识别的课程资料，涵盖了决策-损失表和0-1损失函数等概念，适用于信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生。课程强调基本概念、方法和算法原理，注重理论与实践结合，并提供了相关的教材和参考文献。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等章节，并有上机实习环节。" 在模式识别中，决策是关键的一环，而决策-损失表则是一个用于衡量不同决策结果可能带来损失的工具。决策通常表示为αj，意味着将模式x分类为wj类别或者拒绝判决。损失表则详细列出了所有可能的决策与对应的真实类别，以及每种错误决策的代价。这种代价通常用损失函数来量化。 0-1损失函数是一种最简单的损失函数，它在模式识别中广泛使用。当分类正确时，损失为0；当分类错误时，损失为1。这意味着每个误分类样本都会导致一次错误计数，无论分类错误的程度如何，损失都是相同的。0-1损失函数直观且易于理解，但它的梯度信息并不利于某些优化算法的执行，因为只有在分类错误时才有非零梯度。 课程还涉及了模式识别的相关学科，如统计学、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，表明该课程具有广泛的理论基础。教学方法不仅注重理论讲解，而且强调实例教学，鼓励学生将学到的知识应用于实际问题解决。 教学目标旨在让学生掌握模式识别的基础理论和方法，具备运用这些知识解决实际问题的能力，并通过学习提升思维能力。对于学生来说，完成课程、通过考试是基本要求，进一步地，他们应该能将所学应用于课题研究，最终通过模式识别的学习改进思维方式，对未来的职业发展产生积极影响。 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）》，这些都是深入学习模式识别的重要资源。课程内容包括引论、聚类分析、统计判决等多个方面，旨在提供全面的理论和技术指导，并通过上机实习加深理解和应用。