內容	說明
概論	− 模式識別的主要方法; − 監督模式識別與非監督模式識別; − 模式識別系統舉例; − 模式識別系統的典型構成
概率論基礎知識	− 概率論基礎知識 貝葉斯決策, 概率密度分布 − 最大似然估計 − 貝葉斯估計 − 維數問題（精度、維數和訓練集的大小； 計算復雜度；過擬合）
概率密度分布的非參數估計	− 非參數估計的基本原理與直方圖方法 − KN近鄰估計方法 − Parzen窗法 − 最近鄰規則 − 距離度量和最近鄰分類 − RCE網絡 − 級數展開逼近 − 統計量估計中的重采樣技術(bootstrap, jackknife)

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