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中国科学技术大学《模式识别》春季2024学期

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简介：
本课程为中国科学技术大学2024年春季学期开设，《模式识别》旨在教授学生掌握模式分类和场景理解的基本理论与方法，涵盖统计模式识别、聚类分析及支持向量机等内容。 中国科学技术大学《模式识别》（wangzengfu）期末复习试卷包含2020年春季A卷与B卷以及2023年春季的试题详情。具体信息请参见作者主页。

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  • 中国科学技术大学《模式识别》春季2024学期
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    本课程为中国科学技术大学2024年春季学期开设，《模式识别》旨在教授学生掌握模式分类和场景理解的基本理论与方法，涵盖统计模式识别、聚类分析及支持向量机等内容。 中国科学技术大学《模式识别》（wangzengfu）期末复习试卷包含2020年春季A卷与B卷以及2023年春季的试题详情。具体信息请参见作者主页。
     
  • 中国科学技术大学2015-2016年模式识别试题
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    本资料为中国科学技术大学于2015至2016年间举行的模式识别课程考试题目，涵盖图像处理、机器学习等领域的理论与应用问题。适合用于深入理解及备考模式识别相关知识。 中国科技大学唐珂老师在2015-2016学年的模式识别课程期末考试题。
     
  • 中国科学技术大学模式识别第三次作业.doc
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    此文档为《中国科学技术大学模式识别》课程中的第三次作业，包含了学生需完成的相关理论分析与编程实践任务。 中国科学技术大学《模式识别》课程汪增福老师的章节作业答案。
     
  • 中国科学技术大学汪增福模式识别课件.zip
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    本资料为中国科学技术大学汪增福教授的教学资源，包含其关于模式识别课程的PPT和相关材料，适用于学习和研究模式识别领域的学生及科研人员。 中国科学技术大学汪增福教授的《模式识别》课程课件内容如下：第一章为绪论部分；第二章介绍统计模式识别中的几何方法，并重点讲解特征空间的概念及相关分类器的设计方法；第三章则深入探讨了统计模式识别中的概率方法，包括最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器等内容，同时讨论了参数估计与非参数估计的概率密度函数的估算问题。第四章聚焦于典型分类器错误率计算的问题；第五章则关注无监督模式识别场景下的解决方案，并详细介绍了基于分裂聚类方法、合并聚类方法、动态聚类方法、核函数聚类方法以及近邻值聚类等几种典型的集群算法。第六章探讨了结构化模式识别问题，提出了有限状态自动机、下推自动机和图灵机等多种文法规则及其相关联的识别装置；最后，在第七章中对全书进行了总结回顾。
     
  • 中国科学技术大学模式识别课程全部课件
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    本资源包含中国科学技术大学模式识别课程的所有课件，涵盖模式分类、特征提取与选择等核心内容，适用于计算机科学及相关专业的学生和研究人员。 中科大模式识别课件包括所有上课使用的课件和作业记录。
     
  • 中国科学技术大学研究院的模式识别研究
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    中国科学技术大学研究院致力于模式识别领域的前沿科研工作，涵盖图像处理、语音识别及生物特征识别等多个方面，力求在人工智能领域取得突破性进展。 模式识别是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，它主要研究如何让计算机系统理解和解析来自不同来源的数据，并从中识别规律、模式或类别。在这一专题中，我们将深入探讨中国科学技术大学研究生院黄庆明教授的《模式识别》课程所涵盖的关键概念和技术。 特征提取是模式识别的核心部分之一，它是将原始数据转化为具有代表性的、易于处理的形式的过程。例如，在图像识别中，这可能包括边缘检测、颜色直方图或纹理分析；在语音识别中，则涉及频率谱分析和声学特征的提取等方法。黄庆明教授的课程可能会涵盖这些基本特征表示法，并讲解如何通过选择合适的特征以及降维技术来优化模型性能。 模式识别还涉及到多种分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树及随机森林等。其中，朴素贝叶斯基于概率模型并假设各特征之间相互独立；而SVM则通过构建最大边界实现两类样本的分离，在小数据集上表现尤为出色；决策树是通过对一系列规则进行分类来完成任务，随机森林则是多个决策树组合而成的方法，提高了预测准确性和稳定性。 聚类分析也是模式识别中的一个重要技术领域，包括K-means和层次聚类等方法。这些无监督学习算法能够帮助发现数据的内在结构。近年来，在图像与语音等领域取得显著进展的是深度学习模型，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们具备自动提取复杂特征的能力。 黄庆明教授所讲授的内容还会讨论一些关键问题，例如如何解决过拟合与欠拟合的问题（如正则化、交叉验证及集成方法）、评估模型性能的各种指标等。此外，《模式识别》课程也会结合具体应用案例进行讲解，涵盖生物信息学、自然语言处理、医学图像分析和推荐系统等多个领域。 “模式识别1”文件可能是该课程的第一部分资料，可能包括讲义、课件、编程作业及参考资料等内容。通过学习这些材料，学生们将掌握模式识别的基本理论知识，并理解各种方法的工作原理以及如何解决实际问题的能力。 黄庆明教授的《模式识别》课程提供了从传统技术到现代深度学习模型在内的全面介绍，强调了实践应用和解决问题能力的重要性。这对希望在人工智能领域发展的学生来说是一份宝贵的教育资源。
     
  • 中国科学技术大学组合数学期末考试（2020年秋季学期）
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    本课程为2020年中国科学技术大学秋季学期开设的组合数学期末考试的回顾与总结，涵盖了计数原理、递推关系及生成函数等核心内容。 中科大许胤龙、吕敏组合数学期末考试内容。
     
  • 中国科学技术大学汪增福模式识别课程期末考试试卷
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    该文档为中国科学技术大学汪增福教授所授模式识别课程的期末考试试卷，涵盖了课程中的核心概念和应用技能，旨在评估学生对模式识别理论与实践的理解程度。 中科大汪增福教授的模式识别课程期末考试试卷。
     
  • 中国科学技术大学汪增福模式识别课程期末考试试卷
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    这份试卷是中国科学技术大学为《模式识别》课程设计的期末考核材料，由汪增福教授命题，旨在全面评估学生对模式分类、特征选择及机器学习算法的理解与应用能力。 中科大汪增福教授的模式识别课程期末考试试卷。
     
  • 中国科学技术大学计算机模式识别与聚类作业
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    本作业为中国科学技术大学计算机课程中的模式识别与聚类任务，内容涵盖数据预处理、特征提取、模型训练及结果分析，旨在培养学生在复杂数据集上的算法应用能力。 中科大计算机模式识别聚类作业要求使用任意两个聚类算法对EEG数据（或其他标准数据库）进行分析，并对结果进行详细解读。