湖南師范大學碩士研究生入學考試自命題科目考試大綱不僅能給你一個復習的方向，還能幫助你梳理整個知識脈絡，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2023年碩士研究生入學考試自命題科目《模式識別基礎》考試大綱”的相關內容，希望對大家有所幫助！
湖南師范大學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
考試內容及要點
《模式識別基礎》課程幫助學生系統掌握模式識別的理論與技術，以便為不同應用場景選擇適當的識別與分類模型，并掌握識別與分類模型的評估方法、準則與理論，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用范圍；
３．模式識別系統與應用。
（二）統計決策：
１．統計決策的概念，錯誤與風險；
２．判別函數與決策面；
３．常見的貝葉斯決策與實現；
４．最小最大決策；
５．離散概率模型的統計決策。
（三）概率密度函數估計：
１．參數估計的基本概念；
２．最大似然估計法與應用；
３．貝葉斯估計與貝葉斯學習；
４．正態(tài)分布的參數估計；
５．總體分布的非參數估計。
（四）線性分類器：
１．線性判別函數的基本概念；
２．Fisher線性判別的概念與應用；
３．感知器的概念與訓練算法；
４．最小平方誤差法的思想與基本應用；
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；
２．二次判別函數的概念與應用；
３．多層感知器原理與應用；
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用；
３．決策樹分類方法及基本應用；
４．回歸分析及基本應用；
５．常見的Boost分類方法及基本應用。
（七）特征選擇和提取方法
１．用于分類的特征評價準則；
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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