模式识别的分类准则有哪些

模式识别与智能系统考研科目是什么专业介绍：
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。模式识别与智能系统是在信号处理、工智能、控论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。

培养目标：
本专业毕业生应具
1、有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;
2、对于模式识别与智能系统某一研究域的进展和学术动态有较深的了解;

3、能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;
4、具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;
5、较为熟练地掌握一门外语。
考试科目：
101政治理论
201英语
301数学一
833自动控理论(含经典与现代部分)、851数据结构、852通信系统原理选一
推荐院校：

上海交通大学、清华大学、南京理工大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、东北大学、华中科技大学、西安电子科技大学、中科学技术大学。

envi中classificationworkflow和featureextraction的区别区别如下：
监督分类（supervisedclassification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。常用算法有：判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。
非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已知）类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征，建立决策规则来进行分类。而不需事先知道类别特征。把各样本的空间分布按其相似性分或合并成一群集，每一群集代表的地物类别，需经实地调查或与已知类型的地物加以比较才能确定。是模式识别的一种方法。一般算法有：回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。</ol>

模式识别中常用的七种回归模型在数据驱动的模式识别世界里，选择正确的回归模型至关重要。以下是七种备受青睐的回归模型，它们犹如七巧板般，为你的数据分析提供不同维度的解决方：

1.线性回归-这是数据探索的基石，无论是连续还是离散的自变量，线性回归都试图通过最小二乘法揭示其与因变量之间的直线关系。然而，别忘了留意异常值，它们可能会悄然影响模型的准确性。

2.逻辑回归-当面对二元分类任务时，逻辑回归如虎添翼，它通过计算概率来揭示变量间的非线性关联。但要惕样本量不足和多重共线性的问题，它们可能影响模型的稳定性和预测性能。

3.多项式回归-当自变量的指数效应大于1时，多项式回归能够拟合更为复杂的曲线。然而，过度拟合的风险始终存在，你需要明智地设置阶数，以找到那条既不过于复杂又不失精度的黄金分线。

4.逐步回归-对于多变量问题，逐步回归提供了一种自动选择最佳变量的方法，它在减少过拟合方面尤为有效，让你的数据分析更加高效。

深入探索，我们有：

5.RidgeRegression(岭回归)-面对多重共线性，Ridge回归引入λ参数，平衡偏差和方差，使模型在共线性中找到稳定的基础。

6.LassoRegression(套索回归)-Lasso的强大之处在于其L1正则化，它能自动筛选出最重要的特征，对于特征选择有着独特的优势。

7.ElasticNet(弹性网回归)-作为L1和L2的结合体，ElasticNet兼具稳定性和群体效应，避免了Lasso的变量选择限，提供了更全面的回归解决方。

对于深入学习模式识别，这里有一本不容错过的书单，它们将助你掌握这些模型的精髓。尽管书籍无法替代实践经验，但它们是知识积累的起点。
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