模式识别课程讲义:蔡宣平教授解析大盖小问题

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"大盖小问题-蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义" 这是一份由蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义,涵盖了模式识别的基础概念、方法和算法。模式识别是信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生的重要课程,涉及到统计学、概率论、线性代数等多个相关学科。教学方法强调理论与实践的结合,通过实例教学帮助学生将理论知识应用于实际问题。 "大盖小问题"是指在特征空间中,如果某一类与其他类之间的距离(如JB、JC或JD)较大,可能导致平均判据增大,从而掩盖了其他类对之间判据值较小的情况,降低了分类的总体准确性。为了解决这个问题,可以对每个类对的判据进行变换,增强对小判据的敏感度,例如对JD进行特定的变换。 课程的主要目标不仅仅是让学生掌握模式识别的基本概念和方法,还要能够有效地运用这些知识去解决实际问题,并为后续的研究奠定基础。对于学习者来说,有不同的层次要求:基本要求是完成课程并取得学分;提高要求是能将学到的知识应用于课题研究;最高层次是通过学习模式识别来改进思维方式,为未来的职业生涯做好准备。 教材推荐包括孙即祥的《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)》。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、学习、训练与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。此外,课程还设有上机实习环节,让学生有机会亲手操作,加深对理论的理解。 课程的第一章引论中,介绍了模式识别的基本概念,如样本、模式和特征。模式识别是一个确定样本所属类别的过程,涉及样本的特征描述和测量值。特征是描述模式特性的重要量化指标,在统计模式识别中起到关键作用。通过这门课程的学习,学生将能够深入理解模式识别的理论与实践,为他们在相关领域的发展打下坚实基础。