模式识别课程讲义：单样本与批量修正

"称为单样本修正，实际也可构造批量修正-模式识别(国家级精品课程讲义)" 本课程主要关注的是模式识别这一领域，由电子科学与工程学院信息工程系的蔡宣平教授主讲。模式识别是信息工程专业本科生的专业课，同时也是硕士和博士研究生的必修课程，涉及统计学、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相结合，以实例教学为主，避免过于复杂的数学推导。 教学目标在于让学生掌握模式识别的基本概念和方法，能运用这些知识解决实际问题，并通过学习改进思维方式。课程要求学生不仅能通过考试获得学分，还鼓励将所学应用于课题研究和实际问题解决。教材推荐包括《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）》。 课程内容涵盖广泛，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、错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。在引论部分，会讲解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。特征是描述模式特性的关键，它是样本测量值的集合，而模式识别就是确定样本所属的类别。 课程的实践部分，如上机实习，会提供机会让学生将理论知识应用到实际操作中，通过处理数据和执行算法来加深理解。这有助于学生更好地掌握模式识别的各种方法，例如聚类分析用于无监督学习，判别域代数界面方程法用于构建分类边界，统计判决则涉及概率模型，最近邻方法是一种简单但有效的分类策略，而特征提取和选择则是优化分类性能的关键步骤。 通过本课程的学习，学生不仅能够熟练运用模式识别技术，还能培养出解决问题的能力，这对他们在未来的职业生涯中将会产生深远影响。无论是从事科研工作还是在实际工程应用中，模式识别的知识都将是一把利器，帮助他们解决复杂的数据分析和决策问题。