第二讲基础概念 周文晖 杭州电子科技大学
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 第二讲 基础概念 周文晖 杭州电子科技大学
基础术语与基本概念 基础术语 数据，学习方法，泛化能力， 模型评估 模型评估方法 留出法，交叉验证法， 性能度量 模型性能度量 错误率，精度，PR曲线，… 比较检验 比较检验 二项检验，检验，交叉验证，… 偏差与方差 偏差与方差 偏差，方差， Hangzhou Dian21乙Umes1y杭州电子科技大学 School of Computer Science and Tecfmology计算机学院周文晖
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基础术语与基本概念 模式(Patterr):为执行和完成识别任务，对分类识别对象进行科学的抽象，建立其数学模型，用以描述和代 替识别对象，这种对象特性的描述就是模式。如规律、模板、特征组合等。 模式的表现形式：特征矢量、符号串、图、关系式。 模式类：具有某些共同特性的类别或类的总称，通常采用特定的抽象符号来表示。 模式表示具体对象的抽象特性，模式类则是对这一类事物的概念性描述。 样本：个别具体的模式称为样本。 样本是具体对象的个体，而模式是对同一类对象的概念性概括。 模式识别：研究对象的特征或者属性，运用一定的分析算法认定其类别，且分类识别结果尽可能地符合真实。 Hangzhou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基础术语与基本概念 模式(Pattern)：为执行和完成识别任务，对分类识别对象进行科学的抽象，建立其数学模型，用以描述和代 替识别对象，这种对象特性的描述就是模式。如规律、模板、特征组合等。 模式的表现形式：特征矢量、符号串、图、关系式。 模式类 ：具有某些共同特性的类别或类的总称，通常采用特定的抽象符号来表示。 模式表示具体对象的抽象特性，模式类则是对这一类事物的概念性描述。 样本：个别具体的模式称为样本。 样本是具体对象的个体，而模式是对同一类对象的概念性概括。 模式识别：研究对象的特征或者属性，运用一定的分析算法认定其类别，且分类识别结果尽可能地符合真实
基础术语与基本概念 样本(sample)：所研究对象的一个个体，是一类事物的一个具体体现或实例。 样本集(sample set)：若干样本的集合。 类或类别(cass)：在所有样本上定义的一个子集，属于同一类的样本具有相同模式（属性或特征）。 特征（features))：指用于表征样本特点或性状的观测和量化集合，也被称为属性(attribute)。若存在多维 特征，则为特征向量(feature vector)。样本的特征构成了样本特征空间。模式识别则是在样本特征空间中 完成模式识别（决策）。 已知样本(known samples)：指事先知道类别标号的样本。 未知样本(unknown samples)：指类别标号未知但特征已知的样本。 Hangzhou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Tecfnology计算机学院周文晖
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 基础术语与基本概念 样本（sample）：所研究对象的一个个体，是一类事物的一个具体体现或实例。 样本集（sample set）：若干样本的集合。 类或类别（class）：在所有样本上定义的一个子集，属于同一类的样本具有相同模式（属性或特征）。 特征（features）：指用于表征样本特点或性状的观测和量化集合，也被称为属性（attribute）。若存在多维 特征，则为特征向量（feature vector）。样本的特征构成了样本特征空间。模式识别则是在样本特征空间中 完成模式识别（决策）。 已知样本（known samples）：指事先知道类别标号的样本。 未知样本（unknown samples）：指类别标号未知但特征已知的样本