西安交通大学研究生课程简介
课程编码： 052181
课程名称：（中）计算机视觉的统计方法与机器学习
课程名称：（英） Statistical Methods and Machine Learning in Computer Vision
学分数：2
课内总学时数：36
上机（实验）学时数：
课程内容简介：
主要讲述计算机视觉中的基本统计机器学习方法。主要内容包括：统计与贝叶斯决策理论基础、概率密度函数估计基本方法、混合模型与EM算法、感知器与线性判别式函数、统计学习理论与支持向量机、组合分类器与Boosting算法、随机树与随机森林算法、模型选择方法、概率图模型基础、贝叶斯网络与马尔科夫随机场、信任传播算法、图切割算法、逼近推理算法与统计模拟计算、隐马尔科夫模型与条件随机场、序列数据分析模型。
先修课: 模式识别基础，随机过程
参考书目：
1. Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
2. Richard O.Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork, Pattern Classification, 2nd edition （英文影印版）, 北京机械工业出版社, 2004.
