关于我们的延续性学习-IPC7-屈诗云-2014.3.1-精选版.ppt

关于我们的延续性学习   IPC7 屈诗云 2014.3.1 回顾 前些日子我们学了一些课本上没有或者目前还没有学的知识：altium designer、multisim、proteus、matlab、proE、UG、mega16…… 我印象比较深的课程：C语言程序设计、软件技术基础、电路分析、电子技术基础、高等数学、线性代数、复变函数与积分变换、概率论与数理统计、大学英语 如何看待本科学习和实际运用 * 学过的数学 高等数学 线性代数 复变函数与积分变换 概率论与数理统计 * 矩阵 数据集 空间 * 复变 数学物理方法 信号的分析和变换 * 概率 泛化研究对象 统计学习方法 * 思考 什么是工匠？什么是学者？ 发明家？ 科学家？ * 模式识别简单介绍 说在前面 由于报告人水平有限，只能谈及自身所接触到的皮毛。内容难免有不妥之处，希望大家谅解 * 模式识别简单介绍 一些名词 机器学习——运用计算机进行对问题真实模型的逼近 分类——模式识别和判别分析 拟合——确定某种准则使 y= f (x)与对应的数据点(xi, yi)在总体上接近 风险——误差的累积（经验风险、置信风险） VC维——问题的复杂程度 * 模式识别简单介绍 模式识别定义： 对表征事物或现象的认知和分析。 计算机模式识别即运用计算机来代替或扩展人类的脑力劳动，从而执行对事物的分析、认知、判断等活动。 * 模式识别简单介绍 判别函数： 判别函数是直接用来对模式样本进行分类的准则函数。 * 模式识别简单介绍 线性分类器 分类超平面：g(x)=wx+b 样本：Si=(xi,labeli) 间隔：Di=labeli(wxi+b) 线性分类器的求解：二次规划(QP) *