国科大模式识别与机器学习考题总结(详细答案)

国科大模式识别与机器学习考题总结 模式识别是指对事物或事件的特征或规律的识别和分类，通过对事物或事件的观察和分析，获取某种信息，并对其进行分类和识别。模式识别在机器学习和人工智能领域中扮演着至关重要的角色。 模式识别的分类可以分为两种：监督学习和非监督学习。监督学习是通过已知的训练数据来学习和训练模型，以便对未知数据进行分类和识别。非监督学习是通过未知的训练数据来学习和训练模型，以便对未知数据进行分类和识别。 模式识别的方法有多种，如数据聚类、统计分类、结构模式识别和神经网络等。数据聚类是一种非监督学习的方法，通过将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据集，来解决分类问题。统计分类是一种监督学习的方法，基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。结构模式识别是一种通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。神经网络是一种可以实现监督和非监督学习条件下的分类的方法。 神经网络是一种模仿生物大脑的结构和功能而构成的信息处理系统。人工神经网络的特点是固有的并行结构和并行处理、知识的分布存储、有较强的容错性和有一定的自适应性。选择神经网络模型需要基于应用的要求和模型的能力间的匹配，主要考虑因素包括网络大小、所需输出类型、联想记忆类型、训练方法和时间的限定。 句法模式识别是一种通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。句法模式识别系统的组成包括图像预处理、图像分割、基元及其关系识别和句法分析。基于描述模式的结构信息，用形式语言中的规则进行分类，可以更典型地应用于景物图片的分析。 线性判别函数是一种用于模式分类的方法，通过使用线性判别函数将多类样本模式分开。线性判别函数的优点是简单易实现，但其缺点是不能处理非线性的问题。因此，需要使用非线性判别函数来处理非线性的问题。非线性判别函数可以处理非线性的问题，但其缺点是计算复杂度高。 在模式识别中，人们通常需要解决的是多类问题，即需要将多类模式分开。多类问题可以通过多种方法来解决，如多类情况 1、多类情况 2 和多类情况 3 等。每种方法都有其优点和缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。