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文档简介

模式识别课程概述第1页，共11页，2023年，2月20日，星期五模式识别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）第2页，共11页，2023年，2月20日，星期五教材简介J.P.MarquesdeSáOportoUniversity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3页，共11页，2023年，2月20日，星期五基本概念第一次课内容练习对象识别模式识别任务模式相似度类别模式特征模式识别方法模式识别工程第4页，共11页，2023年，2月20日，星期五模式判别第二次课内容练习决策区域和决策函数分类超平面广义决策函数协方差矩阵特征空间尺度第5页，共11页，2023年，2月20日，星期五模式判别第三次课内容练习主成分特征评价维数比率问题第6页，共11页，2023年，2月20日，星期五数据聚类第四次课内容练习非监督学习分类标准化问题树聚类降维问题K均值聚类聚类有效性第7页，共11页，2023年，2月20日，星期五统计分类第五次课内容练习线性判别欧几里得线性判别最小距离分类器马氏距离线性判别Fisher线性判别第8页，共11页，2023年，2月20日，星期五统计分类第六次课内容练习贝叶斯分类正态形式贝叶斯分类基于最小风险的贝叶斯准则拒绝区域维数比率以及错误率估计第9页，共11页，2023年，2月20日，星期五统计分类第七次课内容练习模型无关方法分类器评价特征选择树分类器第10页，共11页，2023年，2月2

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