模式识别与决策：损失表和统计判决

"决策-损失表-模式识别(国家级精品课程讲义)" 模式识别是一门涉及多种学科的综合性领域，包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等。这个领域的核心任务是确定一个样本的类别属性，即将观测到的模式归属到预先定义的类别中。在模式识别过程中，关键步骤包括数据采集、特征提取和选择以及分类识别。 在决策过程中，决策-损失表是一个重要的工具，它用于评估不同决策选项可能导致的损失。决策-损失表通常会列出所有可能的决策（比如将模式判为wj或拒判）以及每种决策对应的不同结果（模式实际属于哪个类别）可能带来的损失。0-1损失函数是一种常用的损失函数，它在模式识别中衡量的是分类错误的代价。如果正确分类，则损失为0；若分类错误，则损失为1。 在课程内容中，涵盖了从基础理论到具体方法的广泛话题。例如，第一章引论介绍了模式识别的基本概念，包括模式、样本、特征和模式类的定义。特征矢量和特征空间是描述模式的关键，它们是模式识别的基础。特征选择是模式识别中的重要环节，目的是通过减少不必要的信息来提高识别效率和准确性。 统计判决是模式识别中的一个重要部分，涉及到概率论和统计学的方法，如正态分布。学习、训练与错误率估计则关注如何通过数据学习模型，并评估模型的性能。最近邻方法是一种简单的分类算法，基于样本之间的距离进行决策。特征提取和选择旨在找到最能代表模式信息的特征子集，以降低计算复杂度并提高识别性能。 上机实习部分则提供了实践经验，让学生能够应用所学理论解决实际问题。例如，计算机自动诊断疾病就是模式识别的一个应用实例，它涉及到信息采集、特征选择和分类识别的全过程。 模式识别是一个涉及多种技术的复杂领域，需要理解和掌握统计学、机器学习、信号处理等多个领域的知识。通过这样的国家级精品课程，学生可以深入理解并掌握这些技能，为未来在人工智能、图像处理等相关领域的工作打下坚实基础。