模式识别
导论课程
熟悉并掌握模式识别的基本概念和术语、基本方法 直观体验如何应用、以及了解工程应用中的常见问题
课程特点
结合实际数据，完成各类模式识别实践任务，并要求大家给出分析报告
成绩构成
课堂讨论：30% 出勤：5% 课程报告：65% （完成给定的模式识别任务，并给出口头以及书面报告，最后形成 正式论文）
拒绝区域
基于最小风险的贝叶斯准则
维数比率以及错误率 估计
正态形式贝叶斯分类
练习
第七次课内容
统计分类
模型无关方法
树分类器
特征选择
分类器评价
练习
第八次课内容
口头报告
教材简介
J.P. Marques de Sá
Oporto University电子和计算机 工程系的模式识别概论性课程 以实际应用为指导 以练习为核心
第一次课内容
基本概念
对象识别
类别 模式 特征
模式相似度
模式识别方法
模第二次课内容
模式判别
决策区域和决策函数
特征空间尺度
广义决策函数
协方差矩阵
分类超平面
练习
第三次课内容
模式判别
主成分
特征评价
维数比率问题
练习
第四次课内容
数据聚类
非监督学习分类
降维问题
标准化问题
K均值聚类
树聚类
聚类有效性
练习
第五次课内容
统计分类
线性判别
马氏距离线性判别
最小距离分类器
Fisher线性判别
欧几里得线性判别
练习
第六次课内容
统计分类
贝叶斯分类