机器学习与模式识别-教学大纲

《模式识别》课程教学大纲课程名称：模式识别/Pattern Recognition课程编号：Y08030D开课单位：理学院课程学时：36课程学分：2学生层次：硕士研究生授课方式：讲授适用专业：应用数学课程性质：选修课考试方式：考查教学大纲撰写人：魏明果预修课程：概率论，图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。

本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。

二、课程主要内容：（一）统计模式识别（二）句法模式识别（三）模糊模式识别其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。

课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社三、主要参考书：（1）J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》（2）Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》（3）Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。

《模式识别》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：110441课程名称：模式识别英文名称：pattern recognition课程类别：专业选修课学时：总学时54学分：3适用对象：信息与计算科学专业本科考核方式：考查（开卷）先修课程：离散数学、高级语言程序设计、数据结构、高等数学、工程数学、数字图像处理二、课程简介模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现，人工智能的兴起，模式识别迅速发展成为一门学科。

它所研究的理论和方法在很多技术领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。

几十年来模式识别研究取得了大量的成果在很多地方得到了成功的应用。

但是，由于模式识别涉及到很多复杂的问题，现有的理论和方法对于解决这些问题还有很多不足之处。

还有待进一步研究发展。

《模式识别》就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。

模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛，是计算机及其相关专业进行科学研究的基础。

这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。

为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。

《Pattern recognition》is a course about classification of physical phenomenon with the help of computer, the result should best match the real matter under the condition of least probability. The theory of pattern recognition is widely used, including medicine, military affairs, etc. and it is also the base of computer speciality and other related speciality.三、课程性质与教学目的本课程一综合性学科，同时又需要一定的理论基础。

《模式识别》课程实验教学大纲一、制定实验教学大纲的依据根据本校《2004级本科指导性培养计划》和《模式识别》课程教学大纲制定。

二、本课程实验教学在培养实验能力中的地位和作用《模式识别》课程是电子信息专业、自动化专业教学计划一门以应用为基础的专业选修课。

是研究如何用机器去模拟人的视觉、听觉、触觉以识别外界环境的理论与方法，其主要任务是使学生获得如何对对象进行分类的有关理论和方法方面的知识。

实验课是本课程重要的教学环节,其目的是使学生掌握统计模式识别的基本分类方法的算法设计及其验证方法，通过接受设计性实验的训练，以提高学生的分析、解决问题的能力。

三、本课程应讲授的基本实验理论1、非监督参数估计的基本原理；2、比较监督参数估计、非监督参数和非参数估计三种样本集估计概率密度方法的差异；3、用Parzen窗法进行总体分布非参数估计的原理；4、Kn近邻法进行总体分布非参数估计的原理；5、感知器算法的基本思想；6、应用感知器算法实现线性可分样本的分类方法；7、高维特征空间向低维特征空间转换的Fisher准则方法。

四、实验教学应达到的能力要求1、掌握根据概率密度用MATLAB生成实验数据的原理和方法；2、掌握用Parzen窗法和Kn近邻法进行总体分布的非参数估计方法，以加深对非参数估计基本思想的认识和理解；3、通过自编程序和程序运行结果，说明Parzen窗法和Kn近邻法各自的优缺点；4、掌握根据已知类别的样本用感知准则进行线性判别函数设计的方法；5、通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类；6、掌握高维特征空间向低维特征空间转换的Fisher准则方法；7、通过编制程序并上机运行体会Fisher线性判别的基本思路，理解线性判别的基本思想，掌握Fisher线性判别问题的实质。

五、学时、教学文件学时：本课程总学时为32学时,其中实验为4学时，占总学时的13％。

教学文件：校编《模式识别实验指导书》；实验报告学生自拟。

模式识别教学大纲一、课程概述模式识别是一门涉及计算机科学、数学和统计学等多个领域的学科，旨在让学生了解和掌握模式识别的基本概念、原理和应用。

本课程将介绍模式识别的主要方法和技术，并通过实践案例，培养学生的模式识别能力和实践应用能力。

二、教学目标1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常用的模式识别方法和技术；3. 能够运用模式识别技术解决实际问题；4. 培养学生的团队合作和创新思维能力。

三、教学内容1. 引言和基本概念1.1 模式识别的定义和应用领域1.2 模式识别的相关概念：样本、特征、分类等2. 模式识别方法2.1 统计模式识别2.1.1 贝叶斯决策理论2.1.2 最大似然估计和最大后验概率估计 2.1.3 参数估计和模型选择2.2 数学模式识别2.2.1 线性回归和逻辑回归2.2.2 主成分分析和典型相关分析2.2.3 支持向量机和神经网络2.3 深度学习2.3.1 卷积神经网络2.3.2 循环神经网络2.3.3 长短时记忆网络3. 特征提取与选择3.1 特征抽取方法3.1.1 基于统计的特征提取3.1.2 基于图像处理的特征提取3.1.3 基于频域分析的特征提取3.2 特征选择方法3.2.1 信息增益和卡方检验3.2.2 嵌入式特征选择3.2.3 过滤式特征选择4. 分类与评估4.1 经典分类算法4.1.1 K近邻算法4.1.2 决策树算法4.1.3 朴素贝叶斯算法4.2 模型评估和交叉验证4.2.1 准确率、精确率、召回率和F1值 4.2.2 ROC曲线和AUC值4.2.3 K折交叉验证和留一法5. 实践案例分析5.1 图像识别5.1.1 手写数字识别5.1.2 人脸识别5.2 语音识别5.2.1 声纹识别5.2.2 语音情感识别5.3 生物信息识别5.3.1 DNA序列识别5.3.2 蛋白质结构识别四、教学方法1. 理论讲授：通过教师讲解，介绍模式识别的基本概念、原理和方法。

2. 实践操作：组织学生进行编程实践，实现模式识别算法并应用于案例分析。

《机器学习与模式识别》教学大纲课程编号：071243B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：计算机科学与技术专业先修课程：程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论一、教学目标《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。

本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。

其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。

模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。

通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。

学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。

从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。

目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。

目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。

目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。

二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。

《机器学习与模式识别》教学大纲课程编号：071243B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：计算机科学与技术专业先修课程：程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论一、教学目标《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。

本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。

其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。

模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。

通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。

学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。

从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。

目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。

目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。

目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。

二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。

《模式识别》课程教学大纲课程编号：04226课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务模式识别课程是智能科学与技术专业的•门选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。

模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。

这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。

本课程的主要任务是通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。

本课程的教学目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物，机器学习数据分析中有关的技术问题。

由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。

学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识，线性代数中的部分知识，对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。

（该门课程支撑毕业要求中1.1, 2.1, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1, 10.1和12.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：概率论与数理统计、线性代数、机器学习后续课程：智能感知综合实践先修课程概率论与数理统计和线性代数为学生学习模式识别技术中最基本的概念，必要的数学推导打下基础，机器学习可以使学生建立整体思考问题的方法，并具有系统性能优化的概念。

本课程为后续智能优化方法打下理论基础。

三、课程教学目标1. 学习模式识别基本理论知识，理解参数估计的基本思想，掌握最大似然和贝叶斯儿种典型算法，理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法：（支撑毕业要求1.1,2.1）2. 具有数学分析和识别的基本能力；（支撑毕业要求1.1）3. 掌握基本的识别优化创新方法，培养学生追求创新的态度和意识；（支撑毕业要求3.1）4. 培养学生树立正确的分析和识别思想，了解设计过程中国家有关的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；（支撑毕业要求3.3）5. 培养学生的工程实践学习能力，使学生具有运用标准、规范、手册、图册和查阅有关技术资料的能力；（支撑毕业要求4.1, 6.1）6, 了解模式识别方法前沿和新发展动向；（支撑毕业要求10.1, 12.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无六、教学方法本课程以课堂教学为主，结合作业、自学及洲验等教学手段和形式完成课程教学任务。

《机器学习》课程教学大纲课程名称机器学习Machine Learning授课教师谢娟英课程类别专业必修课先修课程人工智能、统计学习理论、模式识别、工程优化适用学科范围计算机科学与技术开课形式讲授+项目实践开课学期第2学期学时40 学分 2一课程目的和基本要求机器学习研究计算机程序如何随着经验积累自动提高性能，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，目前在很多领域得到成功应用，包括：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等等。

机器学习课程的授课对象是计算机科学与技术等相关专业的研究生。

授课目标是使学生掌握机器学习中的核心算法与理论，并能使之应用于不同的领域，解决不同的实际问题，同时促进该领域的理论研究。

课程的基本要求包括：了解机器学习的基本概念与理论，掌握基本的机器学习算法等。

学习结束学生能根据自己的研究方向提交一份机器学习算法在其研究领域应用现状的研究进展报告。

机器学习课程需要有“人工智能”、“概率论”、“统计学”、“算法设计与分析”等课程作为器前驱课程。

二课程主要内容机器学习课程的主要内容包括：1. 机器学习介绍2. 归纳学习3. 决策树学习4. 集成学习5. 学习算法的实验评价6. 计算学习理论7. 规则学习与归纳逻辑程序设计8. 神经网络9. 支持向量机210. 贝叶斯学习11. 基于实例的学习12. 分本分类13. 聚类与无监督学习14. 自然语言学习三主要教材和参考书目[1]Tom Mitchell, Machine Learning McGraw Hill, 1997. （中译本：机器学习, Tom Mitchell著, 曾华军，张银奎等译, 机械工业出版社，2006.）[2]An Introduction of Support V ector Machines and other kernel_based learning methods.Cristianini N and Shawa-Taylor J. 机械工业出版社2005年影印（中译本：李国正等译. 支持向量机导论. 北京：电子工业出版社，2004.）四主要参考文献[1]The Nature of Statistical Learning Theory. V apnik V N. Springer- V erlag, New Y ork, 2000.（中译本：张学工译. 统计学习理论的本质. 北京：清华大学出版社，2000.）[2]Flach Peter A, Logical approaches to Machine Learning --- anoverview.[3]Quinlan JR. Induction of decision trees, Machine Learning, 19861, 81--106.[4]Mjolsness E, DeCoste D, Machine learning for science: State of the art and future prospects.Science, 2001, 293(5537): 2051-2055.[5]Ryszard Michalski S, Jaime Carbonell G, MitchellM Tom, Machine learning an artificialintelligence approach volume II, Morgan Kaufmann Publishers Inc. 1986[6]Machine Learning(journal)[7]Journal of Machine Learning Research (journal)[8]Neural Computation (journal)[9]Journal of Intelligent Systems(journal)[10]International Conference on Machine Learning (ICML) (conference)[11]Neural Information Processing Systems (NIPS) (conference五考核方式考核方式为笔试50% + 项目实践50%。

《模式识别》教学大纲一、课程的教学口标和任务本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。

本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统讣模式识别和结构模式识别的基础算法。

本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。

二、教学内容及学时分配总学时：32学时第一章绪论（5学时）1、课程内容一、模式识别中的概念二、模式识别系统构成三、特征选择方法概要2、重点、难点⑴教学重点：本课程是汁算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能与基本概念⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。

3、基本要求灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。

第二章分类器设计（10学时）1、课程内容第一节基于概率统计•的贝叶斯分类器设计一、贝叶斯决策的基本概念二、基于最小错误率的的贝叶斯决策三、基于最小风险的贝叶斯分类实现第二节判别函数分类器设计一、判别函数的基本概念二、LMSE分类算法三、fisher分类算法第三节神经网络分类器设计一、人工神经网络的基本原理二、BP神经网络第四节决策树分类器一、决策树的基本概念二、决策树分类器设计第五节粗糙集分类器一、粗糙集理论的基本概念二、粗糙集在模式识别中的应用三、粗糙集分类器设计2、重点、难点⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性；⑵教学难点：阐明分类器设汁中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。

模式识别与机器学习教学大纲模式识别与机器学习教学大纲模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。

模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛，是计算机及其相关专业进行科学研究的基础。

课程以模式识别任务为主导，讲授如何确定学习目标、获取学习样例，进行分类、识别与预测。

课程概述本课程面向大学本科三年级以上学生或者具有先验课程基础的学生，通过培养学生认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程，掌握机器学习的基本算法，并用以解决模式识别基本任务，促进学生应用模式识别处理计算机自动识别事物，掌握机器学习数据分析的相关技术；切实提高机器学习算法的理解与应用，提升对新理论、新方法的把握能力和研究能力，以及正确的解决工程问题的实践能力。

课程面向模式识别领域的前沿知识，内容兼顾基本理论和应用实例，紧扣该领域国际发展前沿和热门研究课题，将实例贯穿于知识点，并能够对知识点进行延伸扩展，达到举一反三的目的。

课程大纲01模式识别基本概念课时1.1 什么是模式识别1.2 模式识别数学表达1.3 特征向量的相关性1.4 机器学习基本概念1.5 模型的泛化能力1.6 评估方法与性能指标02基于距离的分类器2.1 MED分类器2.2 特征白化2.3 MICD分类器03贝叶斯决策与学习课时3.1 贝叶斯决策与MAP分类器3.2 MAP分类器：高斯观测概率3.3 决策风险与贝叶斯分类器3.4 最大似然估计3.5 最大似然的估计偏差3.6 贝叶斯估计(1)3.7 贝叶斯估计(2)3.8 KNN估计3.9 直方图与核密度估计04线性判据与回归(一)课时4.1 线性判据基本概念4.2 线性判据学习概述4.3 并行感知机算法4.4 串行感知机算法4.5 Fisher线性判据4.6 支持向量机基本概念4.7 拉格朗日乘数法4.8 拉格朗日对偶问题4.9 支持向量机学习算法05线性判据与回归(二)4.10 软间隔支持向量机4.11 线性判据多类分类4.12 线性回归4.13 逻辑回归的概念4.14 逻辑回归的学习4.15 Softmax判据的概念4.16 Softmax判据的学习4.17 核支持向量机06神经网络课时5.1 神经网络概念5.2 BP算法5.3 深度学习（一）5.4 深度学习（二）预备知识前导课程是微积分、高等数学、线性代数、概率论与统计、高级语言程序设计、数据结构。

《机器学习》课程教学大纲一、教学大纲说明（一）课程的性质、地位、作用和任务《机器学习》在航天航空、生物医学工程、信息工程、计算机工程、军事和安防、工业机器视觉、视频和多媒体、文化艺术和电子商务等用领域已经普遍应用。

可作为人工智能、智能科学与技术和计算机科学与技术等相关本科专业必修课，也可作为控制工程等本科专业的选修课。

此外，还可以作为智能科学等相关专业研究生的必修或选修课程。

本课程的目的是让学生理解机器学习的基本问题和基本算法，掌握它们的实际应用技巧，为学生今后从事相关领域的研究工作或项目开发工作奠定基础。

掌握机器学习中各单元的基本概念、算法、评价指标，为进一步学习其它课程奠定理论基础；通过介绍机器学习中算法及其改进算法，培养学生创新的逻辑思维。

课程思政目标，培养学生主动学习能力，加深学生对祖国科技历史的认识，树立民族自信和文化自信，同时建立学生对科学探索的欲望，树立科技振兴中华的自信。

（二）课程教学目标及其与本专业毕业要求的对应关系（三）课程教学方法与手段本课以课堂理论讲授为主，同时辅以学生课堂讨论讨论；强调课程实验，将抽象理论转化为可感知的实验，体验理论联系实践和应用。

本课可以全部利用PowerPoint课件和工程计算软件python进行仿真的手段进行多媒体教学。

（四）课程与其它课程的联系先修课程：线性代数、概率论与随机过程，python程序设计后续课程：机器视觉、智能控制。

（五）教材与教学参考书教材：胡晓,《机器学习》．机器工业出版社，2024参考教材：[1] 周志华. 《机器学习》，清华大学出版社，2016[2] 李航.《统计学习方法》，清华大学出版社，2012二、课程的教学内容和教学要求第1章基本知识教学内容：了解机器学习的目的、属性和标注；理解监督学习、非监督学习和强化学习；掌握分类模型评估和回归模型评估测度；理解损失函数和目标函数定义；掌握最小二乘法和梯度下降法的理论（学习率和梯度修正）和应用。

《模式识别与机器学习》教学大纲Pattern Recognition and Machine Learning第一部分大纲说明1. 课程代码：2. 课程性质：学位必修课3. 学时/学分：40/34. 课程目标：模式识别与机器学习研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为数据分析与处理以及人工智能等领域的学习打下基础。

本课程主要分为两大部分，第一部分主要介绍模式识别，包括模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别在图像分析、语音识别和音频分类等领域的具体应用、存在的问题和发展前景。

第二部分主要介绍机器学习，包括多项式回归、正则方程、逻辑回归、神经网络、深度置信网络、卷积神经网络等，通过教学使学生掌握机器学习的基础理论，以及无监督学习和强化学习等；熟悉常见机器学习的常用算法，以及算法的主要思想和运用方法，并通过编程实践和典型应用实例加深了解。

5. 教学方式：课堂讲授、自学与讨论、课堂上机与实例项目相结合6. 考核方式：考试7. 先修课程：概率论、数字信号处理9. 教材及教学参考资料：（一）教材：《模式识别》第4版，Sergios T等编，电子工业出版社边肇祺，张学工等编著，《机器学习》，Peter Flach. 人民邮电出版社, 2016.（二）教学参考资料：[1]《模式分类》(英文版·第2版)， Richard O等编，机械工业出版社[2]《模式识别导论》，范九伦等编，西安电子科技大学出版社[3]《模式识别》第2版，边肇祺等编，清华大学出版社[4]《神经网络与机器学习（英文版·第3版）》. Haykin S. 机械工业出版社[5]《Deep Learning》. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville. MIT Press第二部分教学内容和教学要求上篇模式识别第一章绪论教学内容：1.1模式与模式识别1.2模式识别的主要方法1.3监督模式识别与非监督模式识别1.4模式识别系统举例1.5模式识别系统的典型构成教学要求：了解模式识别的相关常识与概念，以及一些常用的研究方法。

模式识别教学大纲一、引言模式识别是现代科学和工程领域的重要分支，它研究如何通过计算机算法和技术，从大量的数据中自动识别和学习出模式，并用于分类、预测和决策等各种应用。

本教学大纲旨在介绍模式识别的基本概念和理论，培养学生综合运用数学、统计学和计算机科学等知识，解决实际问题的能力。

二、教学目标1. 了解模式识别的基本理论和方法，能够对模式识别问题进行准确定义和分析；2. 学习并掌握常用的模式识别算法和技术，包括特征提取、特征选择、分类器设计等；3. 培养学生的数据分析和模式识别的能力，能够独立解决实际问题，并进行科学性评估。

三、教学内容与安排1. 模式识别基础1.1 模式识别概述1.2 模式识别的主要任务和应用1.3 模式识别的基本流程1.4 模式识别的评价指标2. 特征提取与选择2.1 特征的表示与选择2.2 特征空间与特征提取方法2.3 维数约简和特征选择方法3. 模式分类与学习3.1 概率论与统计学基础3.2 模式分类的基本概念3.3 判别函数和决策面3.4 常用分类算法的原理和应用4. 机器学习方法4.1 监督学习与无监督学习4.2 主成分分析与聚类分析4.3 支持向量机和神经网络5. 模式识别系统的设计与评估5.1 模式识别系统的组成5.2 数据集划分和交叉验证5.3 模式识别系统的评价指标5.4 模式识别系统性能的提升与优化四、教学方法与手段1. 理论教学通过讲授基本概念、原理和方法，学生理解和掌握模式识别的理论基础。

2. 实践教学组织学生进行编程实验和数据分析，通过实际操作加深对模式识别方法的理解。

3. 课堂讨论提供案例和实际问题，引导学生进行主动讨论和思考，培养解决问题的能力。

4. 作业与项目布置作业和课程项目，要求学生独立实现和解决实际的模式识别问题。

五、教学评估与成绩评定1. 平时表现（20%）包括课堂参与、作业完成情况和实验报告等。

2. 课程项目（30%）要求学生独立完成一项实际模式识别任务，并提交相应的报告和结果。