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模式识别基础;第 一 章;§1.1 模式识别和模式的概念;;什么是模式识别？;机器与人类识别事物的比较;机器辨别事物的最基本方法是计算;模式类与模式 ;模式的描述方法 ;定量的表示方法;特征空间;时域信号的向量表示法;图像的表示方法 ;结构性描述方法;统计模式识别 ;§1.2 模式识别系统 ;例子： 鲈鱼和鲑鱼的分类及识别;两种鱼的长度的分布（只用长度分类）
不存在一个阈值能分开两类鱼。任何阈值都会存在错分。最佳阈值：l’’，错分类数目最小。;鲑鱼;两个特征（光泽度和宽度）分类，线性分类器
中间斜线是分界线，误差别前述两种效果好，但仍有一些错误。;复杂的决策曲线。对训练样本可得无错分样本。但，推广能力很差。如。新的点“？”，更像是“鲑鱼”，但分为“鲈鱼”;判决曲线：分类性能和分界面复杂度的一个最优折中。对新的样本的分类性能也很好;典型的模???识别系统 ;一、数据获取 ;二、预处理 ;三、特征选择和提取 ;;例：印刷体数字识别;结构（笔划）表示 ;四、分类器设计与分类决策;例：汽车车牌识别 ;§1.3 模式识别的一些基本问题 ;一、学习;例：两类训练样本圆形分布;数学式子中参数的确定;分类器设计：求解优化问题的过程;二、模式的紧致性;临界点：处于两类的边界上的点为临界点。
内点：非临界点。;紧致集，具有下列性质：;影响数据紧致性的因素;特征提取：改善数据紧致性;三、相似性度量 ;;常用的距离度量 ;模式识别发展历史;模式识别发展历史;关于模式识别的国内、国际学术组织;模式识别的应用领域
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