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2016华中科技大学考博：模式识别原理考试大纲

2016-08-24 17:48:19来源：网络

2016华中科技大学考博：模式识别原理考试大纲

　　研究生院发布的考博大纲是考生们参考复习的权威资料，考试大纲包括了考试内容范围、考试题型和分值分配，有时其中还会包括参考书目。请考生们认真阅读。

　　博士研究生入学考试《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 图像的特征提取

　　7.2 特征选择


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本文关键字: 华中科技大学 考博 考试大纲

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