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-模式识别课件" 这篇资源涉及的是模式识别领域的知识，特别是在现金识别的应用中使用了欧式平均距离这一概念。模式识别是一门研究如何确定一个样本属于哪个类别的学科，常应用于图像处理、人工智能、计算机视觉等领域。在这个现金识别的例子中，可能涉及到对不同面额货币的自动识别。 首先，欧式平均距离是衡量两个点之间距离的一种方法，在二维空间中，它可以通过两点坐标之间的差的平方和的平方根来计算。例如，100a与100b之间的欧式距离是通过计算它们坐标(16.37,55.87)和(2.65,49.66)之间的差异得到的，结果为33.97。这个距离可能代表了100a与其他不同面额现金之间的特征差异。 课程由蔡宣平教授主讲，针对信息工程专业的本科生、硕士生和博士生，涵盖了统计学、概率论、线性代数等多门相关学科的基础知识。教学方法强调理论与实践的结合，通过实例教学使学生能够将所学应用到实际问题中，避免过于复杂的数学推导。 教学目标旨在让学生掌握模式识别的基本概念和方法，并能有效地解决实际问题。基本要求包括完成课程学习并通过考试，而更高层次的要求则是能够在研究中运用这些知识，并通过学习模式识别提升思维方式。 课程教材包括《现代模式识别》、《模式识别－原理、方法及应用》以及《模式识别（第三版）》，这些书籍将为学生提供更深入的理论学习材料。 课程内容涵盖引论、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等主题。通过这些章节的学习，学生可以逐步理解并掌握模式识别的核心概念和技术。 此外，课程还安排了上机实习，这将帮助学生将理论知识转化为实际操作技能，通过实际操作加深对模式识别的理解和应用能力。 这个现金识别的例子展示了模式识别在现实世界中的应用，通过学习和实践，学生将能够运用这些技术解决诸如自动识别不同面额纸币等实际问题。