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。
5星
