模式识别：二维模式分类的几种关键情形

"二维模式识别是现代模式识别课程中的一个重要部分，主要探讨了不同形状的分布情况下，如圆形、椭圆、直线、抛物线和双曲线等，如何通过统计学和概率论的原理来分析和区分。授课者蔡宣平教授强调课程的目的是使学生掌握模式识别的基本概念、方法，并将其应用于实际问题解决。 课程面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生，涉及的相关学科包括统计学、概率论、线性代数（用于矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等。教学方法注重理论与实践相结合，避免复杂的数学推导，通过实例教学让学生理解理论的实际应用。 教学目标分为三个层次：基本要求是完成课程学习并通过考试获取学分；提高要求是能将所学用于课题研究；飞跃目标是提升思维方式，为未来职业生涯打下坚实基础。课程教材推荐孙即祥的《现代模式识别》以及吴逸飞和李晶皎等人的著作，这些书籍深入浅出地讲解了模式识别的基本原理和方法。 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、学习与训练误差估计、最近邻方法、特征提取和选择等，每章都围绕特定主题展开，例如第一章介绍模式识别的基本概念，特征矢量和特征空间等概念，后续章节则逐步深入到具体的模式识别技术。 上机实习环节则是将理论知识转化为实践操作，让学生亲手体验模式识别的过程，增强理解和应用能力。这门课程旨在培养学生的模式识别技能，使之能够在各种实际场景中有效地进行模式分类和识别，为他们的学术研究和职业发展打下坚实的基础。"