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课程介绍：$ Y6 }! R/ }; g+ O
" Q: d \- o- k+ o2 O, q模式识别就其学术内涵，是一门数据处理、信息分析的学科，就其应用特征讲，属于人工智能、机器学习范畴。 模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课，也是许多其它专业的选修课, 在知识结构中占有很重要的位置。对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。
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课程目录：& d/ \; ?5 u2 _- j" I, V
. |$ ~3 ?- ^4 w9 [0 G8 I( B
01.概述2 }& j. `5 L: h' b- K* x4 `
02.特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
, x8 d7 C& c0 h& O' D/ _03.聚类分析的概念、相似性测度6 }$ D5 Z& a1 A' H
04.相似性测度（二）2 h+ [. |) d4 J1 ~' e, M. ?
05.类间距离、准则函数
9 g! j o2 v; [) _, o06.聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法. ~% b8 @) M( v
07.聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法
5 w \. D: X R2 {3 E08.聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法/ X4 {; I/ }6 o
09.聚类算法实验
& t& D: J- ?& J10.判别域界面方程分类的概念、线性判别函数7 u. x( v, D. F9 r
11.判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别2 W. Q$ r; T; v) S
12.线性可分条件下判别函数权矢量算法+ ]' t* \6 s1 N1 f
13.一般情况下的判别函数权矢量算法& V4 l- m. a ^2 Q( {
14.非线性判别函数/ q/ m: K2 g9 ]
15.最近邻方法" P6 j3 g) F2 E8 r
16.感知器算法实验
2 {8 g5 Z) y, Z! ]9 }17.最小误判概率准则+ G! x+ N0 f0 r7 f' X' P/ k$ u
18.正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决3 F. N/ ^" R( ~4 x4 I5 E
19.含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则/ Q' y% i2 j ?" e4 G5 p9 E8 `
20.Neyman—Pearson判决、实例! u* N' d1 y9 i, G( E5 O
21.概述、矩法估计、最大似然估计2 y) k6 W) g6 n8 V' b
22.贝叶斯估计
7 I) I" @, N( ^+ R# p9 |23.贝叶斯学习24.概密的窗函数估计方法3 ~# G& h) q7 e/ g8 K
25.有限项正交函数级数逼近法
+ Y8 f# y3 K5 ^ j) A26.错误率估计, l6 Z9 m4 t( L* t
27.小结% R+ g4 z6 d! P2 o
28.实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
. B5 Y" S" @0 g [- ]2 ?29.概述、类别可分性判据（一）$ p" G' ?0 ?4 o0 G& `4 I' Y) d
30.类别可分性判据（二）" J0 C; v: `( j0 u! ?+ d1 Y
31.基于可分性判据的特征提取
# u$ o5 k1 A8 P4 q" c4 m! y8 Y( h32.离散KL变换与特征提取
- [0 s5 s8 `- ~33.离散KL变换在特征提取与选择中的应用" D. _( I" I( i& R8 U s+ p
34.特征选择中的直接挑选法
- ~# U. ?+ y( Y9 i5 o e35.综合实验-图像中的字符识别
# i Q8 J% `. I+ R) o5 y. ^# K- {4 p9 v4 T4 n3 d+ b7 V* C# c. C( ]
/ F# @$ E5 G7 a: e; }3 ?
# W! g3 _% Q6 J# w4 L+ c8 R! s- s; p
: \3 o! q! R `( ~1 n
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见; R+ m8 B; l; ]. ?" K- p6 ~$ y v, {
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发表于 2022-6-17 21:51:01
