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湖南师范大学硕士研究生招生考试自命题科目考试大纲
考试科目代码:【】考试科目名称:模式识别基础
考试内容及要点
《模式识别基础》课程帮助学生系统掌握模式识别的理论与技术,以便为不同应用场景选择适当的识别与分类模型,并掌握识别与分类模型的评估方法、准则与理论,也能掌握特征选择与提取的基本知识。
(一)绪论:
1.模式基本概念;
2.模式识别基本概念与应用范围;
3.模式识别系统与应用。
(二)统计决策:
1.统计决策的概念,错误与风险;
2.判别函数与决策面;
3.常见的贝叶斯决策与实现;
4.最小最大决策;
5.离散概率模型的统计决策。
(三)概率密度函数估计:
1.参数估计的基本概念;
2.最大似然估计法与应用;
3.贝叶斯估计与贝叶斯学习;
4.正态分布的参数估计;
5.总体分布的非参数估计。
(四)线性分类器:
1.线性判别函数的基本概念;
2.Fisher线性判别的概念与应用;
3.感知器的概念与训练算法;
4.最小平方误差法的思想与基本应用;
5.最优分类超平面与线性支持向量机。
(五)非线性分类器:
1.分段线性判别函数;
2.二次判别函数的概念与应用;
3.多层感知器原理与应用;
4.反向传播算法;
5.非线性支持向量机。
(六)常用分类方法
1.分类的概念;
2.近邻分类法及基本应用;
3.决策树分类方法及基本应用;
4.回归分析及基本应用;
5.常见的Boost分类方法及基本应用。
(七)特征选择和提取方法
1.用于分类的特征评价准则;
2.特征选择的最优算法;
3.遗传算法;
4.基于类别可分性判据的特征提取;
5.主成分分析;
6.K-L变换。
原文标题:湖南师范大学2023年硕士研究生招生简章及自命题科目考试大纲
原文链接:https://yjsy.hunnu.edu.cn/info/1027/13242.htm
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