Fisher

最新论文解读 | 神经网络“剪枝”的两个方法

第一篇L0方法看起来像是一个更简单的优化算法，第二篇Fisher修剪法论文来自于作者及其实验室。
AI科技大本营·2018-02-19 00:00

银杏叶子|兔子的梦想

文/fisher图/秋日暖阳中的银杏叶图片发自App在著名的森林马戏团剧院里有一只兔子在舞台上蹦来蹦去他是剧场跑龙套的可是兔子的梦想是成为一名真正的马戏演员现在，他还只能给老虎先生搬火圈帮海豹小姐擦干湿漉漉的皮球每天兔子都得忙活儿到傍晚大家都回家了
末的sara·2018-01-30 15:27

PCA算法缺点

当然，降维的结果用于分类并不理想，我们可以进一步Fisher变换（类内离差，类间阵增大类间距离，缩小类内距离）。
dxz_tust·2018-01-29 16:00

猫咪和月亮

文/fisher图/秋日暖阳中的银杏叶完成图猫咪晚上睡不着觉它到处窜来窜去找朋友玩儿可是，小狗睡了小猪也打起了呼噜小兔子也眯起了眼猫咪孤零零地走到窗前它心里很不开心朋友们都睡着了没人和它玩儿了突然，天上有个声音传过来
秋日暖阳中的银杏叶·2018-01-26 19:56

python-洗牌算法的实现

简单来说Fisher–Yatesshuffle算法是一个用来将一个有限集合生成一个随机排列的算法（数组随机排序）。这个算法生成的随机排列是等概率的。
mr_xm·2018-01-22 19:14

费雪信息 (Fisher information)

------------------------------------------------------------------------------作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/26561604/answer/33275982来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。------------------
十十十一·2018-01-19 14:02

Fisher与Knn对比（模式识别2）

KNN算法总结-1.pngKNN算法总结-2.pngKNN算法总结-3.pngKNN算法总结-4.pngKNN算法总结-5.pngKNN算法总结-6.pngKNN算法总结-7.pngKNN算法总结-8.pngKNN算法总结-9.png程序main.py#%%importnumpyasnpfromFisherimportFisherimportprocess_dataaspdimportEvalim
小火伴·2018-01-17 17:20

模式识别学习笔记（11）——线性判别函数

利用样本直接设计分类器1、方法分类：线性判别函数、支持向量机、fisher线性判别函数广义线性判别函数、非线性判别函数、核学习机2、基本思想：-步一：给定一个判别函数，且已知该函数的参数形式-步二：采用样本来训练判别函数的参数
Carol__Deng·2018-01-16 14:51

c#神经网络，实现对Iris数据集进行分类

本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set找到。
liaogaobo2008·2017-12-23 12:32

实现洗牌算法

洗牌算法Fisher–Yates随机置乱算法也被称做高纳德置乱算法，通俗说就是生成一个有限集合的随机排列。
GabrielPanda·2017-12-08 16:08

实现洗牌算法

洗牌算法Fisher–Yates随机置乱算法也被称做高纳德置乱算法，通俗说就是生成一个有限集合的随机排列。
GabrielxPanda·2017-12-08 16:54

[Rcode]三种判别分析比较及R代码

#Fisher判别：按照类内方差尽可能小，类间方差尽可能大来求判别函数。#距离判别：#二分类问题：discriminiant.distance0)blong[i]beta)blong[i]<-1
TOMOCAT·2017-12-05 18:08

xgboost初识

XGBoost使用原始数据数据介绍鸢尾花数据集是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的，它被公认为用于数据挖掘的最著名的数据集。
听城·2017-11-27 10:53

算法练习(42): 随机队列(1.3.35-1.3.36)

另外，本人的个人博客http://www.kyson.cn也在不停的更新中，欢迎一起讨论算法(第4版)知识点链表节点增删查改Fisher–Yates洗牌算法题目1.3.35随机队列。随机队
kyson老师·2017-11-14 23:25

机器学习——特征工程之线性判别分析LDA

一、前言1、线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典线性学习算法
羽落黎纹·2017-10-11 23:26

似然函数（likelihood）、最大似然函数、最小二乘解

而likelihood(function)这一概念是由Fisher提出，他采
guoyunfei20·2017-09-21 16:07

Fisher Information学习笔记

FisherInfomation的意义FisherInformation顾名思义，就是用来衡量样本数据的信息量的，通常我们有一组样本，我们在机器学习中需要估计出样本的分布，我们是利用样本所具有的信息量来估计参数的，样本中具有的信息量越多，估计的参数越准，样本的分布估计的就越接近真实分布，这里的信息量就是用FisherInformation来表示的。什么样本信息量比较大？我们用样本发生的概率来衡量样
懒人元·2017-09-15 19:32

应用统计学与R语言实现学习笔记（十一）——判别分析

Chapter11DiscriminantAnalysis判别分析应用判别分析方法1距离判别法2Fisher判别法3Bayes判别法建立判别函数的方法判别分析的步骤及注意事项R语言中判别分析实现1判别分析应用判别分析
胖胖雕·2017-09-11 21:46

K近邻－鸢尾分类

该数据曾被Fisher用在经典论文中，目前作为教科书般的数据样本预存在skearn的工具包中。Python源码：#c
cicilover·2017-08-17 18:55

计算Fisher vector和VLAD

ThisshorttutorialshowshowtocomputeFishervectorandVLADencodingswithVLFeatMATLABinterface.Theseencodingserveasimilarpurposes:summarizinginavectorialstatisticanumberoflocalfeaturedescriptors(e.g.SIFT).Si
ylh9604·2017-07-16 19:25

洗牌算法 - Fisher-Yates shuffle

算法解释1Fisher–Yates随机置乱算法也被称做高纳德置乱算法，通俗说就是生成一个有限集合的随机排列。
huanghanqian·2017-07-03 20:33

OpenCV人脸识别实验（二）——特征脸（fisherface）及其重构的源代码详解

1、算法介绍线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，由统计学家SirR.A.Fisher发明。为了找到一种特征组合方式，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。
loveliuzz·2017-06-29 10:39

机器学习：线性判别式分析(LDA)

也称为Fisher线性判别（FisherLinearDiscriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。
lc19861217·2017-06-13 14:00

结婚

Fisher一家四口风尘仆仆从宁波赶来。杨帆从上海赶来。他收到我寄的请帖后问到我家的坐车路线。想着要是在武汉还好，可是是在老家摆酒，坐车很不方便，跟他讲心意领了，不用过来了。
BanaZhang·2017-06-08 23:51

【模式识别】Fisher线性判别

Fisher是一种将高维空间映射到低维空间降维后进行分类的方法1.投影:对xn→的分量作线性组合可得标量yn=w⃗Txn→什么样的映射方法是好的，我们需要设计一个定量的标准去找w⃗来衡量分类的好坏，或者叫做准则函数
programmy·2017-05-31 16:44

Fisher线性判别分析

本文参考《模式识别》张学工以二分类介绍fisher线性判别：把所有样本都投影到一个方向，然后在这个一维空间中确定一个分类阈值，而fisher要找的就是这个投影方向。
Qer_·2017-05-29 23:57

fisher information 的直观意义

作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/26561604/answer/33275982来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。首先我们看一下FisherInformation的定义：假设你观察到i.i.d的数据服从一个概率分布,是你的目标参数（forsimplicity，这里是个标量，且不考虑nuissancepar
juliosun·2017-05-11 21:48

fisher判别分析原理+python实现

在这里我们主要讨论fisher判别分析的方法。fishter原理费歇（FISHER）判别思想是投影，使多维问题简化为一维问题来处理。选择一个适当
PJZero·2017-05-03 20:41

Java实现LSTM和GRU做分类（以IRIS数据集为例）

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936
黎洛Winky·2017-04-25 12:45

模型的一些问题

传统系统辨识一些基本概念随机过程；自相关函数；互相关函数；互协方差函数；Parseval谱密度；维纳辛钦定理输入信号问题持续激励条件最优输入信号条件：由Fisher信息矩阵逆的标量目标函数推导。
dominikk·2017-04-23 21:23

方差分析笔记

该方法有RA.Fisher首先提出，后来由GW.Snedecor完善，为了纪念Fisher，故称方差分析为F检验。方差分析的基本思想，首先将总变异分为组间和组内变异，然后计算两者的F值。
yidao620c·2017-04-16 17:00

Fisher线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）

LDA基本思想：将高维的样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果。对于两类问题，可以看做把样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。投影方向的确定：投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。比如如下右图就是更好的投影方向~LDA基本步骤（二
code_caq·2017-04-16 11:58

关于数组乱序的深挖——“感觉一直在写毒代码”

并尝试用“Fisher–Yatesshuffle”洗牌算法进行终极解答。多个熟悉的场景将一个数组进行乱序处理，是一个非常简单但是非常常用的需求。比如，“猜你喜欢”、“点击换一批”、
lucas_580e331d326b4·2017-04-13 00:00

数组随机排序：洗牌算法(Fisher–Yates shuffle)

原理及步骤1.定义一个数组（shuffled），长度（length）是原数组（arr）长度2.取0到index(初始0)随机值rand,shuffled[index]=shuffled[rand],shuffled[rand]=arr[index]3.index++;重复第二步，直到index=length-1简单来说，就是shuffled从0到length-1的赋值过程，并且新加入的值是arr[
北堂棣·2017-03-29 00:00

R语言判别分析

部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》本文中分三个方法介绍判别分析，Bayes判别，距离判别，Fisher判别。
Tiaaaaa·2017-02-27 17:54

R语言 判别分析小结

判别分析的方法大体上有三类，即距离判别、Fisher判别和Bayes判别和。距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。
Sevan_Li·2017-02-18 14:35

Scikit-Learn 实战 iris数据集分类

Scikit-Learn实战iris数据集分类1.Iris数据集简介Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
chouisbo·2017-02-09 15:38

MATLAB神经网络算法

第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set找到。
黎先生你好·2017-01-19 15:40

MATLAB神经网络算法

第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set找到。
黎先生你好·2017-01-19 15:40

运用BP反向传播算法进行Iris鸢尾花分类

首先了解下Iris鸢尾花数据集：Iris数据集（https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set）是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理
一代程序码农·2017-01-12 11:39

极大似然估计值的标准差

(x1,θ)则有，S(x1,θ)=l˙(θ,x1)=∂logf(x1,θ)∂θ,Eθ[l˙(θ,X1)]=0Var[(l˙(θ,X1))]=Eθ[−l¨(θ,X1)]=i(θ),其中，i(θ)为X1的Fisher
orchidzouqr·2017-01-09 19:40

最小二乘椭圆拟合matlab代码实现

functionRe=EllipseDirectFit(XY);%Directellipsefit,proposedinarticle%A.W.Fitzgibbon,M.Pilu,R.B.Fisher%
shoushudao111·2016-12-27 14:50

PCA和Fisher线性判别总结

主成份分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是数据降维领域中最经典的降维方法之一。PCA的降维的核心就在于将原始n维数据投影到k个单位标准正交基上，为了保证投影后的数据包含足够的信息，PCA要求投影后每一维特征的方差足够大，因为方差越大，投影到低维后重叠越少。同时，PCA也要求特征之间互相独立，这样可以保证不同特征间含有更少的重复信息。参考：PCA的详细介绍Fishe
FaaronZheng·2016-12-21 20:37

LDA线性判别分析

LDA算法入门一．LDA算法概述：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，
think0713·2016-12-13 10:16

线性分类器之感知器模型（Perceptron）

前文提到，Fisher判别器的设计一般分两步，一是确定最优的投影方向，二是在投影方向上确定阈权值。而感知器则是一种直接得到完整的线性判别函数g(x)=ωTx+ω0的方法。
Rainbow0210·2016-10-23 13:07

线性分类器之Fisher线性判别

前文已经提到，正态分布情况下，贝叶斯决策的最优分类面是线性的或者是二次函数形式的，本文则着重讨论线性情况下的一类判别准则——Fisher判别准则。为了避免陷入复杂的概率
Rainbow0210·2016-10-22 15:03

【Machine Learning】线性判别分析(LDA)

LDA的全称是LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析），是一种supervisedlearning，在二分类问题上最早由Fisher提出，所以也叫“Fisher判别分析”
Lawe·2016-10-01 18:08

关于广义特征值问题的求解[泛化特征值问题][扩展特征值问题]

最近接触到LDA（线性判别分析）、LFDA（局部性性判别分析）、FLDA（Fisher线性判别分析）、MMDA（多模式判别分析）等关于特征提取的方法，其中都涉及到了同一个问题——FisherCriterion
LYS_SONG永松·2016-09-22 10:42

【机器学习】K-Means算法

但大多数人认为MacQueen提出了k-means算法[2]，他总结了Cox[3]，Fisher[4]，Sebestyen[5]
DateHero·2016-09-01 10:57

【机器学习】K-Means算法

但大多数人认为MacQueen提出了k-means算法[2]，他总结了Cox[3]，Fisher[4]，Sebestyen[5]
DateHero·2016-09-01 10:57
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