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搜索资源列表

  1. LDA算法分析（中文教程）

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-06
    • 文件大小：172032
    • 提供者：warmyellow

  1. 一种笔迹鉴定的方法(基于线性判别式)

  2. 一种笔迹鉴定的方法，该资源引用别人的专利，只允许学习不得进行随意传播

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：stonewomen

  1. 平面点集凸包的最优实时算法

  2. 上海交通大学建筑工程与力学学王志强等的学术论文，在星形多边形性质的基础之上, 根据凸多边形是特殊的星形多边形, 以星点为中心, 以分别 平行于轴和轴的直线作为相对坐标系的坐标轴, 将平面区域划分为四个区, 依据新的点与有向线 段之间关系的判别式, 从而简便快速地分离内部点和外部点, 对外部点快速找到支撑点, 提出了平面 点集的最优实时算法, 其时间复杂度为它同样适用于多边形并具有相同的时间复杂度它还便 于控制结果凸包的方向, 只需调整初始三角形的方向即可, 算法其它部分无需修改算法具有高效、稳

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-07
    • 文件大小：247808
    • 提供者：lytbgs

  1. 自适应模糊支持向量机算法研究

  2. 提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：smlping

  1. INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

  2. 《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-12-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：shipeng_sunny

  1. TQ Analst 8.3.125

  2. 本软件直观的对样品进行鉴定，验证，确认，定性和定量分析，对所有中红外，近红外和拉曼分析都适用。 TQ 分析家是一个适用于各种经验水平的光谱工作者的包罗万象的方法发展平台。 特性包括: • 光谱的预处理和挑选 • 光程处理 • 全面诊断 • 数据处理 • 完整的定性和定量工具 • 运算矫正和定量方法的可传递性 TQ 分析家也提供了高级特性，帮助没有经验的使用者完善高性能的分析方法。具有人工智能的迅捷指南，引用“软件向导”，通过方法发展流程以询问基础问题，分析光谱，确定方法可行性和建议方式等指导你

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-18
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：shuoguoguo

  1. 工业过程故障诊断技术

  2. 本文在总结国内外工业过程故障诊断技术现状的基础上，对其中较为重要的 主元分析、部分最小二乘等关键技术进行了深入的研究，对传统的主元分析和判 别式部分最小二乘进行了改进，具体包括： 1. 利用主元相关变量残差和一般变量残差来代替 Q 统计量，解决了过程运行 中出现某些故障类时，传统主元分析模型 2 T 与Q 统计量持续时间过短的问题，为 操作工人提供更加准确详细的信息。 2. 利用小波的多分辨率特性对含噪信号进行多尺度小波变换，在各尺度下尽 可能提取出信号的小波系数而去除属于噪声的小波系数，再由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u014693950

  1. 机器学习（学习思路）

  2. 该文档适合对于机器学习有兴趣，准备进军深度学习的小伙伴（但要有一定的高数基础），该文档有监督学习、贝叶斯决策定理、参数方法、决策树、线性判别式等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-18
    • 文件大小：94371840
    • 提供者：qq_42612687

  1. 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)MATLAB实现

  2. 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法，利用MATLAB实现。附实例原始代码以及结果图

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-05
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_41953653

  1. Fisher判别matlab实现

  2. Fisher线性判别（Fisher Linear Discrimination，FLD），也称线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)。FLD是基于样本类别进行整体特征提取的有效方法。它在使用PCA方法进行降维的基础上考虑到训练样本的类间信息。FLD方法在进行图像整体特征提取方面有着广泛的应用。压缩包中有完整的代码与结果图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-12-08
    • 文件大小：40960
    • 提供者：qq18180564

  1. Fisher线性判别式分析

  2. Fisher线性判别式分析，Matlab程序对Iris数据进行分类，经过十次交叉验证计算准确率

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：xilance

  1. 统计自然语言处理

  2. 统计自然语言处理是一本很好的书籍，是一本很基础的书籍目录 序二 第2版前宣 第1版前言 第1章绪论 11基本概念 1.1.1语言学与语音学 2自然语言处理 11.3关于“理解”的标准 1,2自然语言处理研究的内容和面临的困难 1,2,1自然语言处理研宄的内容 1,22自然语言处理涉及的几个层次 1.2.3自然语言处理面临的困难 13自然语言处理的基本方法及其发展 13,1自然语言处理的基本方汏 3,2自然语言处理的发展 14自然语言处理的研究现状 本书的内容安挂 第2章顸备知识 2,1概率论基本

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-04
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_34749051

  1. LDA线性判别式-scikitlearn和numpy两种实现方法

  2. ''' Linear Discriminant Analysis (LDA) in manuer and scikit-learn 1. Calculate mean vectors of each class 2. Calculate within-class and between-class scatter matrices 3. Calculate eigenvalues and eigenvectors for 4. Keep the top k eigenvectors by ord

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38684806

  1. 基于鸢尾花数据集实现线性判别式多分类

  2. 基于鸢尾花数据集实现线性判别式多分类 本文在自己编写梯度下降的逻辑斯蒂判别式算法的基础上，对鸢尾花数据集实现多分类。 鸢尾花数据集公包含三类数据，每条数据四个特征，从中随机选取70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。 主要包含三个函数：随机生成70%测试集函数、训练函数、预测函数 随机生成70%测试集函数 randomdata 输入：无 输出：0-49之间的35个随机数 代码： def randomdata(): array = set() while(len(array

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38538021

  1. 判别式模型和生成式模型的区别

  2. 其实机器学习的任务是从属性X预测标记Y，即求概率P(Y|X)。 判别式模型 对于判别式模型来说求得P(Y|X)，对未见示例X，根据P(Y|X)可以求得标记Y，即可以直接判别出来，如上图的左边所示，实际是就是直接得到了判别边界，所以传统的、耳熟能详的机器学习算法如线性回归模型、支持向量机SVM等都是判别式模型，这些模型的特点都是输入属性X可以直接得到Y（对于二分类任务来说，实际得到一个score，当score大于threshold时则为正类，否则为反类）~（根本原因个人认为是对于某示例X_1，对正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：210944
    • 提供者：weixin_38590996

  1. 机器学习总结——必须知道的那些概念

  2. 对于机器学习，必须知道以下的概念。 – 贝叶斯分类器 – 0-1损失 – 理解判别式函数和线性判别式 – 生成模型和判别式模型 – 分对数变换和logistics判别式 – softmax判别式 ** 以下是对以上内容的一一总结式发言。 ** 一、贝叶斯分类器 1，贝叶斯法则： （1）概率论中，P(h∣D)=P(D∣h)P(h))P(D)P(h|D)=\frac{P(D|h)P(h))}{P(D)}P(h∣D)=P(D)P(D∣h)P(h))​，用P(h)P(h)P(h)表示在没有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_38685608

  1. 具有分层组稀疏性的判别式结构化字典学习

  2. 学习用于稀疏编码的自适应词典一直是最新研究的重点，因为它提供了一种使稀疏表示效率最大化的有前途的方法。特别是，学习判别词典而不是重构词典已证明在模式识别方面的性能得到了显着提高。本文提出了一种有力的判别词典学习方法。在字典学习过程中，我们通过促进分层组稀疏性并减少稀疏代码的线性预测误差来增强稀疏代码的可分辨性。借助班级内部联合协作的稀疏性，我们的方法能够从标记的数据中学习自适应词典进行分类，这鼓励了系数在组级别和单例级别上都是稀疏的，从而增强了稀疏代码的可分离性。受益于字典和分类器的联合学习，稀

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38752830

  1. 使用脑电图功能自动诊断酒精使用障碍

  2. 酒精使用障碍（AUD）被认为是世界范围内的主要健康和社会问题。 更重要的是，由于自测报告的主观性，对AUD患者的筛查一直具有挑战性。 涉及神经影像学方法的自动化方法，例如定量脑电图（QEEG），已显示出令人鼓舞的研究成果。 但是，QEEG方法仅针对酒精依赖者（AD）和对照者而开发。 因此，本研究试图提出一种机器学习（ML）方法，以对1）酗酒者和健康对照者以及2）健康对照者，酗酒者和酗酒者进行分类。 拟议的ML方法涉及QEEG特征提取，最相关特征的选择以及研究参与者的相关组分类。 招募了12名酗酒

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38527987

  1. Python使用三种方法实现PCA算法

  2. 主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis. 主成分分析（PCA） vs 多元判别式分析（MD

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_38597970

  1. ai-on-browser.github.io:这是一个您可以在浏览器中轻松试用AI的网站-源码

  2. 浏览器上的AI 抽象的 在此站点上，您可以轻松地在浏览器中试用AI。 特征 所有处理均在客户端Javascr ipt中完成。 代码的机器学习部分不使用任何外部库。 警告 该代码在速度，内存使用等方面都不实用。 楷模 任务 模型 聚类 k均值，k均值++，k中间值，x均值，LBG，ISODATA，模糊c均值，层次结构（完全链接，单链接，组平均值，沃德氏，质心，加权平均值，中位数），DIANA，均值漂移，DBSCAN，OPTICS，PAM，CLARA，CLARANS，BIRCH，CURE，潜在狄利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：290816
    • 提供者：weixin_42165018