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搜索资源列表

  1. 感知器准则算法实验 例样

  2. 在实际问题中，人们可以不去估计概率密度，而直接通过与样本和类别标号有关的判别函数来直接将未知样本进行分类。这种思路就是判别函数法，最简单的判别函数是线性判别函数。采用判别函数法的关键在于利用样本找到判别函数的系数，模式识别课程中的感知器算法是一种求解判别函数系数的有效方法。本实验的目的是通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-07
    • 文件大小：119808
    • 提供者：taoofenn

  1. 模式识别上机实验4：Fisher 线性判别及感知器判别

  2. 根据给出的触角长度和翼长识别出一只标本是Af还是Apf是重要的。两种蠓虫，Af和Apf已由生物学家W.L.Grogna和W.W. Wirth （1981）根据它们的触角长度和翼长加以区分，见表中数据。 试分别用Fisher判别和感知准则函数求判别函数并判别出最后5个样本的类别，并画出20个样本的散点图及分类直线。 2，4. 最小均方误差准则函数。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-06
    • 文件大小：129024
    • 提供者：gangannini

  1. 一种基于Fisher最优判据的人脸识别新方法

  2. 通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进,提出一种改 进的Fisher最优判据,并应用于人脸识别中.在Olivetti_OracleResearchLab(ORL)和Yale标准人脸库上的识别结果显示,此方法比主元分析方法(PCA)和直接线性判别分析方法(DirectLinear Discriminant Analysis, DLDA)有更好、更高的识别效果.

  3. 所属分类：其它

  1. 用Fisher设计分类器

  2. 用Fisher线性判别准则设计分类器

  3. 所属分类：专业指导

  1. 用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

  2. matlab Parzen窗法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器 用Fisher线性判别方法求分类器 留一法估计错误率

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-05-03
    • 文件大小：203776
    • 提供者：xyd90

  1. fisher线性判别分类器的设计实验源码

  2. fisher线性判别分类器的设计实验源码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：zfairyy

  1. 现行判别函数

  2. 线性判别函数的基本概念；广义线性判别函数；设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：专业指导

  1. 模式识别_线性判别函数

  2. 模式识别 线性判别函数 分类器 机器学习 课件

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-01-10
    • 文件大小：688128
    • 提供者：jjkjjk67

  1. 第三章 判别域代数界面方程法

  2. 本章描述了线性分类器的工作原理、算法步骤。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-07-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：zzy2015

  1. SVM 支持向量机 PPT

  2. 关于线性判别分类器的SVM的ppt,对想了解svm的人有一定的帮助。看完后会对SVM有充分的了解

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nancy_1984_yan

  1. 身高体重判别男女 非参数估计 parzen窗和Kn近邻 fisher线性判别 留一法检验

  2. 身高体重判别男女&&比较分类器性能。实验一：使用 了非参数估计中的parzen窗和Kn近邻方法 求出用身高体重特征判别男女的正确率并与参数估计的方法做比较；实验二：使用fisher线性判别的方法，将数据投影到一维中，进行判别 并与贝叶斯分类器相比较；实验三：使用留一法 检验非参数估计和贝叶斯分类器的性能。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-10-31
    • 文件大小：721920
    • 提供者：weixin_42493873

  1. 实验三 Fisher线性判别分类器.zip

  2. Fisher线性判别分类器 本实验旨在让同学进一步了解分类器的设计概念，理解并掌握用Fisher准则函数确定线性决策面方法的原理及方法，并用于实际的数据分类。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：103424
    • 提供者：qq_45062744

  1. 模式识别线性分类器实验——MSE

  2. 含实验报告。 采用最小平方误差判别（MSE），对线性可分数据集和非线性可分数据集进行分类。通过实验观察不同参数取值分类结果的差异性。 在线性不可分的情况下，不等式组不可能同时满足。一种直观的想法就是，希望求一个α*使被错分的样本尽可能少。这种方法通过求解线性不等式组来最小化错分样本数目，通常采用搜索算法求解。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：777216
    • 提供者：qq_36879493

  1. 数据-线性分类器之Fisher线性判别-MATLAB实现

  2. 针对我博客《线性分类器之Fisher线性判别-MATLAB实现》的数据集，为了方便大家使用代码特提交到这上面，供大家下载和使用

  3. 所属分类：Microsoft

    • 发布日期：2020-11-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：WCFDATAGRID

  1. 线性分类的数学基础与应用、Fisher判别的推导（python）、Fisher分类器（线性判别分析，LDA）

  2. 文章目录一、线性分类的数学基础与应用1、Fisher基本介绍2、Fisher判别思想3、举例二、Fisher判别的推导（python）1、代码2、代码结果三、Fisher分类器1、定义2、scikit-learn中LDA的函数的代码测试3、监督降维技术四、参考文献 一、线性分类的数学基础与应用 1、Fisher基本介绍 Fisher判别法是一种投影方法，把高维空间的点向低维空间投影。在原来的坐标系下，可能很难把样品分开，而投影后可能区别明显。一般说，可以先投影到一维空间(直线)上，如果效果不理想

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38661939

  1. 线性分类器理论基础、Fisher判别算法、Iris数据集实战

  2. 目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4 boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型 一、线性分类器理论基础 假设对一模式X已抽取n个特征，表示为： X=（x1,x2,x3,….xn）T X=（x_1,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38577648

  1. Fisher线性分类器的设计与实现，感知器算法的设计实现

  2. 实验报告+代码+数据集 1、掌握Fisher线性判别的基本原理 2、利用Fisher线性判别解决基本的两类线性分类问题 1、熟悉感知器算法。 2、掌握感知准则函数分类器设计方法。 3、掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行多类分类。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_43442778

  1. SP-SVM：用于多个流形上的数据的大容限分类器

  2. 作为最重要的最新分类技术之一，支持向量机（SVM）由于以下原因已在许多实际应用中被广泛采用，例如对象检测，人脸识别，文本分类等。其具有竞争力的实用性能和优雅的理论解释。 但是，它独立地对待所有样本，并且忽略了以下事实：在许多实际情况下，尤其是当数据位于高维空间中时，样本通常位于特征空间的低维流形上，因此可以通过以下方式将其与其邻居相关联：表示为同一歧管上其他样本的线性组合。 通常是稀疏的这种线性表示反映了基础流形的结构。 在最近的文献中已经对其进行了广泛的探索，并被证明对分类的性能至关重要。 为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38542148

  1. 通过高维线性判别函数和具有多域域激活功能的感知器对心动过速进行分类

  2. 通过高维线性判别函数和具有多域域激活功能的感知器对心动过速进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38700779

  1. 线性分类器数学基础+Python中的Fisher判别+Iris数据集

  2. 目录线性分类的数学基础python代码完成Fisher判别的推导Iris数据集数据可视化relplotjointplotdistplotboxplotviolinplotpairplot构建模型 线性分类的数学基础 1.假设对一模式记抽取n个特征,表示为: X=(x1,x2,x3,…,xn)TX=(x_1,x_2,x_3,…,x_n)^TX=(x1​,x2​,x3​,…,xn​)T X是n维空间的一个向量 例如图:三类的分类问题，们的边界线就是一个判别函数 2.用判别函数进行模式分类，取决两个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38677806
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