了解基本概念:小误差率准则,Bayes错误率的估计,小风险准则,正态分布下的Bayes分类器;
理解概率密度的参数估计方法:大似然估计,EM算法,隐含Markov模型。
掌握非参数估计方法:Parzen窗法, K-近邻方法,距离度量。
掌握成份分析:主成份分析,多重判别分析。