湖南師范大學(xué)碩士研究生入學(xué)考試自命題科目考試大綱不僅能給你一個復(fù)習(xí)的方向，還能幫助你梳理整個知識脈絡(luò)，方便記憶。今天，小編為大家整理了“2023考研大綱：湖南師范大學(xué)2023年碩士研究生入學(xué)考試自命題科目《模式識別基礎(chǔ)》考試大綱”的相關(guān)內(nèi)容，希望對大家有所幫助！
湖南師范大學(xué)碩士研究生招生考試自命題科目考試大綱
考試科目代碼：【】考試科目名稱：模式識別基礎(chǔ)
考試內(nèi)容及要點
《模式識別基礎(chǔ)》課程幫助學(xué)生系統(tǒng)掌握模式識別的理論與技術(shù)，以便為不同應(yīng)用場景選擇適當(dāng)?shù)淖R別與分類模型，并掌握識別與分類模型的評估方法、準(zhǔn)則與理論，也能掌握特征選擇與提取的基本知識。
（一）緒論：
１．模式基本概念；
２．模式識別基本概念與應(yīng)用范圍；
３．模式識別系統(tǒng)與應(yīng)用。
（二）統(tǒng)計決策：
１．統(tǒng)計決策的概念，錯誤與風(fēng)險；
２．判別函數(shù)與決策面；
３．常見的貝葉斯決策與實現(xiàn)；
４．最小最大決策；
５．離散概率模型的統(tǒng)計決策。
（三）概率密度函數(shù)估計：
１．參數(shù)估計的基本概念；
２．最大似然估計法與應(yīng)用；
３．貝葉斯估計與貝葉斯學(xué)習(xí)；
４．正態(tài)分布的參數(shù)估計；
５．總體分布的非參數(shù)估計。
（四）線性分類器：
１．線性判別函數(shù)的基本概念；
２．Fisher線性判別的概念與應(yīng)用；
３．感知器的概念與訓(xùn)練算法；
４．最小平方誤差法的思想與基本應(yīng)用；
５．最優(yōu)分類超平面與線性支持向量機。
（五）非線性分類器：
１．分段線性判別函數(shù)；
２．二次判別函數(shù)的概念與應(yīng)用；
３．多層感知器原理與應(yīng)用；
４．反向傳播算法；
５．非線性支持向量機。
（六）常用分類方法
１．分類的概念；
２．近鄰分類法及基本應(yīng)用；
３．決策樹分類方法及基本應(yīng)用；
４．回歸分析及基本應(yīng)用；
５．常見的Boost分類方法及基本應(yīng)用。
（七）特征選擇和提取方法
１．用于分類的特征評價準(zhǔn)則；
２．特征選擇的最優(yōu)算法；
３．遺傳算法；
４．基于類別可分性判據(jù)的特征提取；
５．主成分分析；
６．K-L變換。
原文鏈接：https://yjsy.hunnu.edu.cn/info/1027/13242.htm
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