南京大学计算机系教材,模式识别-南京大学计算机系.pdf

模式识别课程简介模式识别系统简介吴建鑫南京大学计算机系课程介绍课程目标理解记忆模式识别中的基本概念步骤和方法对重要方法要能实际应用并能理解其前提条件应用范围应用注意事项和方法原理及推导对讲授的其他方法要能理解其含义和使用环境要对模式识别的前沿领域有感性的认识提高目标进一步能通过独立阅读和实践掌握较深入的问题和方法并能应用到学习研究中遇到的问题中去模式识别本科生和研究生通选的选修课学分学时前置课程程序设计高等数学数学分析和线性代数概率和数理统计一般来说最早年级下半学期才可以选没有或者自愿次大作业有

模式识别

课程简介 &

模式识别系统简介

吴建鑫

南京大学计算机系，2019

课程介绍

课程目标

 理解、记忆模式识别中的基本概念、步骤和方法

对重要方法，要能实际应用，并能理解其前提条件、

应用范围、应用注意事项和方法原理及推导

对讲授的其他方法，要能理解其含义和使用环境

 要对模式识别的前沿领域有感性的认识

 提高目标

 进一步能通过独立阅读和实践掌握较深入的问题和方

法，并能应用到学习、研究中遇到的问题中去

模式识别

 本科生和研究生通选的选修课，2学分，2学时

 前置课程(prerequisite)

 程序设计、高等数学(数学分析和线性代数)、概率

和数理统计

 一般来说，最早2年级下半学期才可以选

 没有或者(自愿)1次大作业

 有若干小作业

 包含纸上解题和一些小的编程 (需要Linux软件安装)

 成绩考核以考试和作业为主

 期末考试50-60%，作业40-50%

 自愿做大作业的本科同学有适当加分

教材和参考书

教材：从本学期开始采用自编讲义

参考书：

DHS PRML

参考书中译本：html

Matlab

 本课程中用到的编程，很多在Matlab环境中最方便

 /help/matlab/

 Matlab简明教程：请自行搜索Matlab的tutorial

 对从事计算机研究几乎是必备的技能

 如果没有Matlab环境

 有很多免费软件，实现Matlab的功能足够本课程使用

 语法和编程语言与Matlab一致

 如GNU Octave：

/software/octave/

 学会随时调用Matlab的帮助(或在线帮助)

数学背景

 会简要介绍/回顾需要的最基本知识

 前置课程，(如较好的掌握了)就已经够本课程使用了

 需要的更多的数学知识会在授课中随时补充

 对研究或工作有帮助

 特别是对有志CS研究的(不限于模式识别)，有较大帮助

 如对进一步的知识感兴趣

 每章会提供关于进一步阅读的资源指南

 通用资源：

 自编讲义

 教科书 (DHS)，参考书(PRML)

 维基(Wiki)

 Wolfram MathWorld (/)

模式识别简介

什么是模式识别?

 “Pattern recognition is a field in machine

learning.” (??)

 取自2013年12月25日，2016年2月9日仍然如此

 Pattern recognition (psychology), identification of

faces, objects, words, melodies, etc.

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