模式识别与机器学习教学大纲.pdf

《模式识别与机器学习》是一门深入探讨计算机自动识别技术和机器学习原理的课程，旨在让学生理解和掌握模式识别的核心概念和机器学习的基本算法。这门课程不仅适用于大学本科三年级及以上的学生，也适合具备相关先修课程基础的学生。通过学习，学生能够运用所学知识解决实际的模式识别问题，提升在数据分析和机器学习领域的技能。 课程首先介绍模式识别的基本概念，包括模式识别的目的、数学表述和特征向量的重要性。同时，它也涵盖了机器学习的基础，如模型的泛化能力评估和性能指标。在这一阶段，学生会了解到模型在面对新数据时的能力，以及如何评估一个分类器的性能。 接下来，课程深入讲解基于距离的分类器，如MED和MICD分类器，以及特征白化的处理方法。这些方法是理解距离度量在模式识别中的关键作用的基础。 在贝叶斯决策与学习部分，课程详细讨论了贝叶斯分类器，包括最大后验概率（MAP）分类器、决策风险、最大似然估计及其偏差。此外，还介绍了KNN算法和概率密度估计，如直方图和核密度估计，这些都是构建有效分类模型的重要工具。 线性判据与回归是课程的重点，涵盖线性判据的基本概念，如并行和串行感知机算法，以及Fisher线性判据和支持向量机（SVM）。SVM的学习算法，包括拉格朗日乘数法和拉格朗日对偶问题，为理解非线性分类提供了坚实基础。此外，课程还讨论了软间隔支持向量机、多类分类、线性回归、逻辑回归以及Softmax判据，这些都是构建线性和非线性模型的关键方法。 神经网络部分介绍了神经网络的基本概念，包括BP算法，以及近年来备受关注的深度学习。深度学习的内容分为两部分，涵盖了深度神经网络的基本架构和训练方法。 预备知识包括微积分、高等数学、线性代数、概率论与统计，以及高级语言程序设计和数据结构，这些基础知识对于理解和实现机器学习算法至关重要。 《模式识别与机器学习》课程不仅教授理论知识，而且强调实例分析和问题解决，旨在培养学生的实践能力，使其能够紧跟模式识别和机器学习领域的最新发展，为未来的科研和工程实践打下坚实基础。通过深入学习这门课程，学生将能够灵活运用各种机器学习算法来解决实际问题，提高自己的研究和创新能力。