北邮研究生模式识别课程：入门与深度学习基石

"本篇讲义是针对北京邮电大学信息与通信工程学院研究生的模式识别课程讲义，由李春光教授主讲，课程位于模式识别与智能系统实验室和网络搜索教研中心。课程名为'模式识别引论 - Intro.toPatternRecognition'，旨在作为专业基础课程，为对模式识别算法和应用感兴趣的研究生提供必要的理论与实践基础，为后续深入学习机器学习等高级课程做准备。 课程的主要内容包括特征抽取，涵盖了图像、文本和视频等数据类型，讲解了降维技术，以及各种分类与决策方法，如k近邻法(knn)、线性模型（如逻辑回归）、神经网络、核方法（如支持向量机）、图模型和模型组合策略。此外，课程强调通过编程实验或计算与推导来培养学生的实践能力。 考核方式分为两部分：40%的平时成绩由3-5次作业和参与度组成，这些作业可能涉及理论理解与实践操作；60%的期末成绩则是通过撰写课程论文来评估，学生需从指定题目中选择，进行算法实现、性能评价、比较分析或实验报告。评价标准注重论文内容的完整性、工作量、创新性和格式规范，鼓励使用LaTeX进行论文撰写。 参考书目列举了三本权威教材：A.R. Webb的《统计模式识别》、Christopher M. Bishop的《模式识别与机器学习》以及Richard O. Duda的《模式分类》，这些都是深入理解和掌握模式识别理论的重要参考资料。 通过这门课程的学习，学生们不仅能掌握模式识别的基本概念和技术，还能提升数据分析、模型构建和问题解决的能力，为未来在Pattern Recognition、Data Mining、Computer Vision、Information Retrieval和Machine Learning等领域的发展奠定坚实的基础。"