模式识别课程-Fish准则函数解析

"求解Fish准则函数-现代模式识别配套课件" 这门课程"现代模式识别"由蔡宣平教授主讲，旨在教授信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生模式识别的基础理论、方法和算法原理。课程涵盖了一系列相关学科，如统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉，强调理论与实践相结合，避免过于复杂的数学推导，而注重实例教学。 教学目标包括使学生掌握模式识别的基本概念，学会有效运用所学知识解决实际问题，并为深入研究新理论和方法奠定基础。课程有三个层次的要求：基础层是完成课程并获取学分；提高层是将知识应用于课题研究；飞跃层是通过学习改进思维方式，为未来职业生涯做好准备。 教材和参考文献推荐了孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等译的《模式识别（第三版）》。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择，并安排了上机实习环节。 在模式识别中，Fish准则函数是一种重要的工具，通常用于优化分类器的设计。Fish准则考虑了分类错误的成本，以最小化总体风险。它涉及到样本的特征矢量、特征空间、随机矢量的描述和正态分布的概念。模式识别过程是将样本归类到已知的模式类中，而特征则是描述模式特性的重要量，是样本测量值的集合。课程中可能会详细讲解如何利用Fish准则来优化分类器，包括特征的选择和处理，以及如何通过统计方法进行决策，以达到高效准确的识别效果。