[考博复习资料]2016华中科技大学考博：模式识别原理考试大纲_考博_旭晨教育

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