模式识别课程讲义:蔡宣平教授解析增广权矢量修正迭代
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更新于2024-08-13
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"增广权矢量的修正迭代公式为-蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义"
本文档是一份由蔡宣平教授主讲的模式识别课程的讲义,涵盖了模式识别领域的核心概念、方法和算法。模式识别是信息工程专业的重要课程,不仅对本科生,还对硕士和博士研究生具有深远影响。该课程强调理论与实践相结合,避免过于复杂的数学推导,旨在使学生掌握模式识别的基础,并能够将其应用于实际问题中。
课程涉及的相关学科广泛,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。这些学科为理解模式识别提供了必要的理论背景。教学方法上,课程通过实例教学来强化理论知识的应用,帮助学生将所学内容转化为解决实际问题的能力。
教学目标分为三个层次:基础层是完成课程学习并通过考试;提高层是能将知识应用于课题研究和解决问题;飞跃层是通过学习模式识别提升思维方式,为未来的职业生涯打下坚实基础。推荐的教材和参考文献包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等翻译的《模式识别(第三版)》。
课程内容包括了引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法以及特征提取和选择。这些章节深入浅出地介绍了模式识别的关键概念,如特征矢量、特征空间、随机矢量的描述以及正态分布。模式识别被定义为确定样本所属类别的过程,样本是研究对象,而模式是对样本特征的量化描述。特征则是描述模式特性的重要指标。
讲义中虽然没有直接给出“增广权矢量的修正迭代公式”,但可以推测这可能是课程中讨论的一种用于优化模型参数的方法,通常在模式识别的机器学习部分出现,例如在神经网络或支持向量机等算法中。修正迭代公式通常涉及梯度下降或类似优化算法,用于调整模型权重以最小化准则函数。在这个过程中,k=1/2可能是特定情况下的设置,用于控制学习速率或步长。
这份讲义提供了一个全面的模式识别学习框架,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面,对于深入理解和掌握模式识别技术至关重要。
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