模式识别：决策与损失表

"决策-损失表-现代模式识别配套课件" 这门课程"决策-损失表-现代模式识别配套课件"主要围绕模式识别这一主题展开，由电子科学与工程学院信息工程系的蔡宣平教授主讲。课程旨在使学生掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理，并强调理论与实践的结合。课程面向信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生，同时也涵盖了统计学、概率论、线性代数等多个相关学科的基础知识。 课程的核心内容包括： 1. 引论：介绍模式识别的基本概念，如模式、样本和特征，以及正态分布的概念，帮助学生理解样本的统计描述。 2. 聚类分析：探讨如何将相似样本归为同一类别，这是无监督学习的一种形式。 3. 判别域代数界面方程法：讲解如何构建分类模型，以区分不同模式类别的边界。 4. 统计判决：利用统计理论进行决策，包括0-1损失函数，这是一种衡量分类错误的指标，当预测结果与真实结果不一致时，损失为1，否则为0。 5. 学习、训练与错误率估计：介绍机器学习中的模型训练过程和评估模型性能的方法。 6. 最近邻方法：一种简单但实用的分类算法，基于样本之间的距离进行分类。 7. 特征提取和选择：讨论如何从原始数据中选择和提取最有用的特征，以提升识别效果。 此外，课程还包括上机实习环节，让学生有机会将所学知识应用于实际问题中。参考教材包括孙即祥的《现代模式识别》和其他翻译自英文的权威著作，提供丰富的学习资源。 通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握模式识别的基本技术和工具，还能培养解决问题的能力，并在思维方式上得到提升，为未来的职业生涯奠定坚实基础。课程强调避免过于复杂的数学推导，注重实用性，使学生能够更好地理解和应用所学知识。