课程目标
理解、记忆模式识别中的基本概念、步骤和方法
对重要方法,要能实际应用,并能理解其前提条件、 应用范围、应用注意事项和方法原理及推导
对讲授的其他方法,要能理解其含义和使用环境
要对模式识别的前沿领域有感性的认识
提高目标
进一步能通过独立阅读和实践掌握较深入的问题和方 法,并能应用到学习、研究中遇到的问题中去
地址:
https://cs.nju.edu.cn/wujx/teaching_PR.html
理解、记忆模式识别中的基本概念、步骤和方法
对重要方法,要能实际应用,并能理解其前提条件、应用范围、应用注意事项和方法的原理及推导
对讲授的其他方法,要能理解其含义和使用环境
要对模式识别的前沿领域有感性的认识
计算机视觉基础知识介绍
01: 课程简介、模式识别简介 (约2小时)
02: 数学背景知识的极简回顾:概率与统计、线性代数 (约2.5小时)
03: 以最近邻分类方法为例、介绍模式识别系统的框架极其各模块 (约3.5小时)
04: 主成分分析 Principal Component Analysis (约2小时)
PPT 05: 归一化、FLD、人脸识别 (约2小时)
06: 支持向量机SVM (约4小时)
07: 概率方法 probabilistic Methods (约2.5小时)
08: 度量、信息论、决策树 (约2.5小时)
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