模式识别：Fish准则函数详解与应用

《求解Fish准则函数——计算机视觉模式识别》是一门由蔡宣平教授主讲的专业课程，针对信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生，旨在介绍模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合。课程内容涵盖了多个相关学科，包括统计学、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等。 教学方法注重实用性和可理解性，避免冗长的数学推导，通过实例教学让学生了解如何将理论知识应用于实际问题。课程目标分为三个层次：基本要求学生完成课程并获得学分；提高要求则鼓励学生将知识用于课题研究；飞跃阶段则是提升思维方式，为未来职业生涯打下坚实基础。 教材推荐有孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别—原理、方法及应用》以及李晶皎等人译的《模式识别（第三版）》，这些都是深入学习模式识别的重要参考资料。 课程内容按章节展开，包括引论，其中介绍模式识别的概念，如样本、模式和特征的定义。后续章节涉及聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。课程还设有上机实习环节，让学生亲手实践所学知识。 通过这门课程，学生不仅能够掌握模式识别的基础知识，还能学会如何将理论转化为解决实际问题的能力，并为进一步研究奠定基础。对于计算机视觉领域，学习Fish准则函数的求解方法将有助于提升学生的专业技能，为其未来在该领域的职业发展提供强有力的支持。