模式识别课程：二次判别函数解析

"二次判别函数图例-模式识别课件" 模式识别是一门涉及多学科的综合性课程，主要关注如何确定样本的类别属性。这门课由蔡宣平教授主讲，面向信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程内容涵盖了从基本概念到实际应用的多个层面，强调理论与实践的结合，避免过于复杂的数学推导，以实例教学为主要教学手段。 课程的相关学科广泛，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。这些学科知识为理解和应用模式识别奠定了基础。 教学目标旨在让学习者掌握模式识别的基本概念和方法，能够运用所学解决实际问题，并为深入研究新理论和技术打下基础。完成课程并顺利通过考试，不仅能获得学分，还能提升解决实际问题的能力，甚至改进思维方式，对未来发展产生积极影响。 教材和参考文献方面，推荐了孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。这些书籍将帮助学生深入理解课程内容。 课程内容分为多个章节，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。每个章节都围绕模式识别的核心概念展开，例如第一章介绍了模式识别的基本概念，特征矢量和特征空间，以及随机矢量的描述，特别提到了正态分布的重要性。 在学习过程中，学生将有机会参与上机实习，将理论知识付诸实践，这有助于巩固理论理解，提高实际操作技能。通过这种方式，学生不仅能在理论上掌握模式识别，还能在实践中运用这些知识，实现从理论到应用的跨越。