职称：教授
单位：杭州电子科技大学
部门：计算机学院
人工智能与模式识别3班-研究生
杭州电子科技大学
主讲教师：李平
教师团队：共1位
- 李平
人工智能与模式识别是20世纪70年代以来迅速发展起来的一门新兴学科，属于信息、控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。 模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在工程、医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去。课程的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步解决工程中的模式识别问题及深入研究有关信息工程其他领域问题的能力。
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- 1 绪论
- 2 统计决策方法
- 3 最大似然估计
- 4 线性分类器
- 5 非线性分类器
- 6 非参学习与集成学习
- 7 特征提取与选择
- 8 非监督模式识别
- 9 深度学习
- 10 模式识别系统评价
- 11 模式识别常用软件
- 12 前沿专题（一）——动作检测
- 13 前沿专题（二）——模型压缩
- 14 前沿专题（三）——视频描述
- 15 前沿专题（四）——小样本分类
