《模式识别原理》考试大纲参考模板范本.doc

模式识别原理考试大纲第一章 模式识别的基本问题1.1 什么是模式识别1.2 模式识别的基本概念1.3 模式识别的系统组成1.4 模式识别方法分类第二章 Bayes决策理论2.1 二类问题的最小错误决策2.2 二类问题的最小风险决策2.3 Neyman-Pearson决策2.4 最小最大决策2.5 多类问题的决策第三章 正态分布的判别函数3.1 N维正态分布3.2 正态分布的判别函数3.3 讨论第四章 线性判别函数4.1 线性判别函数及广义线性判别函数4.2 线性分类器设计4.3 梯度法与牛顿法4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法4.5 Fisher线性判别函数4.6 广义线性判别函数第五章 K-近邻法5.1 密度估计5.2 后验概率估计5.3 最近邻法则与K-近邻法则5.4 加权K-近邻法则第六章 聚类分析6.1 类似性度量6.2 准则函数6.3 聚类算法第七章 特征提取与选择7.1