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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。
原文链接：https://yjsy.hunnu.edu.cn/info/1027/13242.htm
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