模式识别课程讲义:W-H算法重点解析
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更新于2024-08-13
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"W-H算法有两个性质-蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义"
这门由蔡宣平教授主讲的模式识别课程涵盖了模式识别的基础理论、方法和算法,旨在帮助信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生理解和应用这一领域的知识。课程强调理论与实践相结合,通过实例教学来提升学生将理论应用于实际问题的能力。
课程内容包括但不限于以下几个方面:
1. 引论:介绍模式识别的基本概念,如特征矢量、特征空间、随机矢量的描述和正态分布。模式识别定义为确定样本所属类别的过程,而样本则是研究的具体对象,模式是对这些对象特征的描述,特征则是描述模式特性的量化指标。
2. 聚类分析:这是一种无监督学习方法,用于发现数据集内的自然群体或结构,无需预先知道类别信息。
3. 判别域代数界面方程法:这种方法涉及构建决策边界,使得不同类别的样本可以被有效地区分。
4. 统计判决:利用概率论和统计学原理进行模式分类,基于样本特征的概率分布进行决策。
5. 学习、训练与错误率估计:讨论如何通过学习数据来训练模型,并评估模型在未知数据上的表现。
6. 最近邻方法:这是一种简单但有效的分类方法,基于新样本与其训练集中最近邻样本的相似度进行分类。
7. 特征提取和选择:这个阶段的目标是从原始数据中选择或构造出最有区分力的特征,以减少计算复杂性和提高识别性能。
课程还包含了上机实习环节,让学生有机会亲手操作和实践所学知识。对于学生的要求不仅限于通过考试获取学分,还期望他们能将知识应用到课题研究和实际问题解决中,甚至通过学习改进思维方式,为未来的职业生涯做好准备。推荐的教材和参考文献可以帮助学生深入理解课程内容。
在讲义中提到的W-H算法,可能是指Weinberger和Hardoon提出的算法,它可能涉及到特征学习、降维或距离度量学习等方面,但具体内容没有直接给出。W-H算法的两个性质可能包括其高效性(例如快速计算能力)和准确性(如能有效区分模式)。不过,由于资料中未提供详细信息,这部分需要查阅更多资料或课程内容来深入了解。
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2021-09-06 上传
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