模式识别课程：现金识别与欧式平均距离应用

"现金识别例子—欧式平均距离-现代模式识别配套课件" 这篇资源主要讨论的是模式识别领域的知识，特别是通过欧式平均距离进行现金识别的例子。欧式平均距离是计算两个点之间距离的一种常见方法，在模式识别中常用来度量样本之间的相似度。在这个现金识别的案例中，给出了100a与其他不同面额钞票（100b, 100c, ..., 20a, 10a）之间的距离数据。这些距离是基于某些特征（可能是图像的像素强度、形状或颜色等）计算得出的，用来判断不同钞票面额之间的差异。 模式识别是利用机器学习和统计分析技术来自动识别模式或类别的一种方法，广泛应用于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域。在本课程中，由蔡宣平教授主讲，他强调了理论与实践相结合的教学方法，避免过多的数学推导，而是通过实例教学让学生理解如何将理论知识应用到实际问题中。 课程的目标是让学习者掌握模式识别的基本概念和方法，能够运用这些知识解决实际问题，并为深入研究新理论和方法打下基础。为了达到这个目标，课程涵盖了一系列主题，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。此外，课程还包括上机实习环节，以提升学生的动手能力。 教材方面，推荐了由孙即祥编著的《现代模式识别》以及其它几本相关著作，供学生进一步学习和研究。通过这门课程，学生不仅能够获得模式识别的理论知识，还能培养解决问题的能力，甚至改变思维方式，为未来职业生涯奠定坚实基础。