职称：教授
单位：河北大学
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个人介绍
主讲教师：花强
教师团队：共1位
- 花强
第1期
| 学校： | 河北大学 |
| 开课院系： | 数学与信息科学学院 |
| 学分： | 4 |
| 课时： | 68 |
课程介绍
机器学习与模式识别(Machine Learning & Pattern Recognition)与是一门多领域交叉应用学科，涉及概率论、统计学、优化、计算机科学与技术等多门学科，属于人工智能范畴。人类对世界的认识本质上是生命体对环境及客体的识别与改造，机器学习与模式识别是人类借助计算机用数学技术方法进行模式的判别和处理，模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。机器学习是人工智能的一个分支。它包含两个重要步骤，先通过已有数据来训练，然后对未知数据进行预测，这和人类学习的过程类似。模式识别是目的（问题），机器学习是手段（方法）,模式识别是使用机器学习算法识别模式的过程。本课程为相关专业高年级本科及研究生开设。
教师团队
课程评价
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 课程PPT |
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文档
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| 1.2 补充材料（数学基础） |
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| 1.3 本节作业 |
作业
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| 2.1 课程PPT |
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视频
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| 2.3 章节测试 |
作业
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作业
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| 3.1 课程PPT |
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| 3.2 视频素材 |
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| 3.3 补充材料（EM） |
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| 4.1 课程PPT |
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| 4.2 补充材料（距离） |
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| 5.2 视频素材 |
视频
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| 5.3 拉格朗日乘子法 |
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| 5.4 补充材料（梯度） |
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| 6.1 课程PPT |
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| 6.2 视频素材 |
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| 6.3 补充材料（BP） |
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| 7.1 课程PPT |
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| 7.2 补充材料（奇异值） |
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| 8.1 课程PPT |
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| 9.1 课程PPT |
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| 9.2 实验 |
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| 10.1 课程PPT |
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| 10.2 补充材料（偏差方差两难） |
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| 10.3 实验 |
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| 11.1 实验报告模板下载 |
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| 11.2 实验一实验环境设置 |
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| 11.3 实验二数据预处理 |
文档
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| 11.4 实验三朴素贝叶斯 |
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| 11.5 实验四线性回归 |
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| 11.6 实验五逻辑回归 |
文档
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| 11.7 实验六KNN分类 |
文档
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| 11.8 实验七SVM实现多分类 |
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| 11.9 实验八 BP算法研究 |
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| 11.10 实验九 PCA降维 |
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| 11.11 实验十 决策树分类 |
文档
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2025-11-25 | 137.54KB |
文档 课程章节
