模式识别考点儿汇总

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1、第一章绪论考点1：基于统计方法的模式识别系统的四部分组成考点2：输入对象信息的三种组成类型考点3：预处理的概念和目的化现象进行复原。预处理：是指在进行最后加工完善以前进行的准备过程。第二章贝叶斯决策理论考点1：贝叶斯决策理论方法使用的两个基本条件考点2：公式2-1例2-1，会算，会分类，公式2-2理解（不要求记住），例2-2理解考点3：期望风险，最小风险贝叶斯决策概念考点4：最小错误率贝叶斯决策考点5：判别函数和决策面考点6：42页倒数最后一段第三章概率密度函数的估计考点1：概率密度函数的估计这章讨论的三个问题（要求知道每个选项是什么

2、意思）考点2：参数估计的基本概念（一般理解）第四章线性判别函数考点1：准则函数概念，准则函数有哪几种考点2：设计线性分类器的步骤（“对于….”部分可以理解成（4））考点3：fisher准则（对照图4.3理解）第五章非线性判别函数考点1：分段线性分类器设计的一般考虑考点2：分段线性判别函数表示示例第六章邻近法考点1：K-邻近法及其基本规则考点2：剪辑近邻法第七章经验风险最小化和有序风险最小化方法这章一般理解，没有考点儿第八章特征提取和选择考点1：可分性判据满足的几条要求考点2：按欧氏距离特征提取方法考点3：最优搜索算法（分支定界算法）考

3、点4：特征选择的新方法（模拟褪火算法，特别是遗传算法）没有考点儿考点1：动态聚类的三个要点儿考点2：C均值算法的核心思想考点3：ISODATA算法（理解）考点4：最常用的相似度量有几种考点1：BP方法的核心思想考点2：感知器的一些特性（理解，不背）考点3：多层前馈网络用于模式识别（必须理解）十二章模糊模式识别方法考点1：模糊C均值算法十三章统计学习理论和支持向量机考点1：支持向量，支持向量机（概念）考点2：公式13-31（理解）考点3：支持向量机的基本思想和实例考点4：支持向量机的内积函数第十四章模式识别在语音信号数字处理中的应用实例

4、本章无考点