《模式识别》吉林大学-金成植 DOC

资 源 简 介

《模式识别》吉林大学-金成植 DOC

详 情 说 明

模式识别是一门研究如何让计算机系统从数据中自动识别规律和模式的学科，它处于计算机科学、统计学和人工智能的交叉领域。吉林大学金成植教授编著的《模式识别》教材系统地介绍了该领域的核心理论与方法。

教材内容通常会覆盖以下几个关键部分： 首先是模式识别的基本概念，包括特征提取、特征选择和分类器的设计原则。其次是各类经典算法，如贝叶斯决策理论、线性判别分析、最近邻算法等。对于非线性问题，教材会讲解核方法等进阶技术。评估方法如交叉验证和混淆矩阵也是重要组成部分。

在机器学习迅速发展的背景下，现代模式识别更强调统计学习理论和神经网络等新方法的应用。教材通常会保留传统算法的讲解，同时补充深度学习在图像识别、语音处理等领域的成功案例。

学习模式识别需要具备线性代数、概率统计和编程的基础知识。通过该教材，读者能够掌握设计自动分类系统的完整方法论，这是人工智能应用开发的重要基础能力。