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本课程为控制科学与工程学科研究生的专业核心课，讲授和讨论模式识别领域的核心基础理论与方法。主要内容有模式识别定义和基本思想、贝叶斯决策、多种分类器设计、神经网络和深度学习、核方法、聚类分析、特征提取与选择、决策树、概率图模型等。 通过本课程的学习，希望学生能了解模式识别基础理论和方法，了解模式识别和机器学习最新研究成果，掌握基本思想和关键技术，培养学生在模式识别及其应用领域的研究和技术开发能力。

数学学院课程，整篇文档是手写PDF版，课程共60学时，给力文档