Fisher 第9页

模式识别（一）：Fisher线性判别

问题描述要求：在UCI数据集上的Iris和sonar数据上验证算法的有效性；Iris数据3类，4维，150个数据；Sonar数据2类，60维，208个样本；训练和测试样本有三种方式进行划分：（三选一）1）将数据随机分训练和测试，多次平均求结果2）k折交叉验证3）留1法（针对不同维数，画出曲线图；）仿真结果+报告。基本原理实验结果sonar数据集（2类，60维）表2.sonar数据集上实验结果准确率

ROCCO#·2020-07-24 00:45

数据分析学习总结笔记08：数据分类典型方法及其R语言实现

数据分析学习总结笔记08：数据分类典型方法及其R语言操作1判别分析1.1判别分析简介1.1.1判别分析概念1.1.2判别分析的种类1.2距离判别法1.2.1两总体距离判别1.2.2多总体距离判别1.3Fisher

Lynn Wen·2020-07-15 07:10

深度学习2：常见的线性分类器

典型的线性分类器有感知机，逻辑斯特回归，Softmax分类器，SVM（线性核），LDA(也称Fisher准则)；典型的非线性分类器有朴素贝叶斯（有文章说这个本质是线性的，http

jasonxu666·2020-07-14 20:50

Fisher–Yates shuffle洗牌算法

这也就是经典的洗牌算法Fisher–Yatesshuffle的思路。简单讲洗牌算法（Fisher–Yatesshuffle）是用来将一个有限集合打乱的算法。这

PaulLuv·2020-07-14 04:54

KNN算法

文章目录一、问题举例二、算法描述1、最近邻法2、K-近邻法3、解决思路三、结果1、Iris数据集2、Sonar数据集3、USPS手写体数据集4、对比算法：Fisher+k近邻四、总结五、代码一、问题举例用

Mr_Lowbee·2020-07-14 00:19

批量文件打包下载

如果压缩后文件超过20兆,出于宽带考虑,不下载,但给与提示.思路.先获取所有文件,重命名,再压缩存起来再判断大小,满足大小写出流,不满足给与提示话不多说,如下代码可以直接运行,赋有运行结果展示.packagecom.fisher.cloud.controller

Fisher1229·2020-07-13 06:43

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

线性分类器判别式函数discriminantfunctions从判别式或后验概率到决策面线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis二次判别分析QDAFisher判别式类间距离类内距离Fisher

zidaoziyande·2020-07-12 20:37

生成不重复的随机数序列

(m0;--i)swap(a[i],a[rand()%(i+1)]);参考文章：Fisher–YatesshuffleToshuffleanarrayaofnelements(indices0..n-1

weixin_33918357·2020-07-12 08:17

PRML第四章笔记

主要内容有四点:1)判别函数模型：Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系(Fisher分类是最小二乘分类的特例)2)概率生成模型的分类模型3)概率判别模型的分类

yealxxy·2020-07-12 04:48

开源代码网站

来自：http://blog.csdn.net/fisher_jiang/archive/2010/05/06/5561556.aspxhttp://search.csdn.net/CSDN搜索，CSDN

student_cui·2020-07-12 00:48

浅析Python 3 中的with语句

在python开发中，尤其是文件操作中经常会碰到with语法，常见格式如下：withopen(r'fisher.py','r')asf:print(f.read())之前总是会得过且过，但是今天又遇到了更深层次的问题

haosen97·2020-07-11 07:30

NO.57——基于LBP(局部二值特征模式)的人脸识别器

opencv封装了可用于人脸识别的类FaceRecognizer，这个类目前包含三种人脸识别方法：基于PCA变换的人脸识别(EigenFaceRecognizer)、基于Fisher变换的人脸识别(FisherFaceRecognizer

one named slash·2020-07-11 06:49

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（十）--最小平方误差判别（MSE）

上篇介绍了样本线性可分下的Fisher判别，这篇开始介绍样本不可分下的判别--MSE。

eternity1118_·2020-07-11 05:30

PRML第四章之分类的线性模型

文章目录分类的线性模型判别函数二分类多分类⽤于分类的最⼩平⽅⽅法Fisher线性判别函数多分类的Fisher判别函数感知器算法概率⽣成式模型连续输⼊最⼤似然解离散特征概率判别式模型固定基函数logistic

hinanmu·2020-07-11 04:06

PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率生成和判别模型、逻辑回归)

主讲人planktonliplanktonli(1027753147)19:52:28现在我们就开始讲第四章，第四章的内容是关于线性分类模型，主要内容有四点:1)Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系

Nietzsche2015·2020-07-10 16:06

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。

yidao620·2020-07-10 13:04

洗牌算法java

1.Fisher-YatesShuffle//从所有排列表中第i张后面的牌中随机选出一张作为前牌中的第i张//改变了牌列表的顺序publicvoidFYShuffle(intsize){inttempInd

xuemin_up·2020-07-10 13:52

关于FV(Fisher Vector)和变分自编码VAE（Variational Autoencoder）的原理简介

1.FV（FisherVector）FV的思想用一句话概括就是：用所有的聚类中心的线性组合去表示每个特征点简单来说，假设样本各特征符合独立同分布（i.i.d）则样本的概率分布可以由各个特征维度的概率分布的乘积得到。对该式取对数的话，就可以将乘法运算转换为加法运算，即Fishervector就是对上式求偏导的结果归一化后构成的。具体数学推导过程请参考点击打开链接。fv的伪代码实现过程如下：接下来是本

excelsiorX·2020-07-10 09:53

iris数据集进行KNN分类

数据集说明DataSetInformation:Thisisperhapsthebestknowndatabasetobefoundinthepatternrecognitionliterature.Fisher

氵冫丶·2020-07-10 01:19

统计学（一）

一、fisher’sexacttest当样本的数量比较少的时候，但是我们又想从这些小样本中得到一个只能从大样本中得到的结论时，可以采用Fisher’sexacttest。

宝剑磨，梅花寒·2020-07-10 00:38

RabbitMQ 10：原生Java客户端+队列的控制

队列的控制临时队列（非持久化的队列）自动删除队列单消费者队列自动过期队列永久队列（持久化的队列）packagecom.rabbit.fisher.setqueue;importcom.rabbitmq.client

Fisher3652·2020-07-10 00:33

Golang洗牌算法

两种洗牌算法：1、Fisher-Yates2、KnuthtypeHandlestruct{}Fisher–Yates洗牌算法//Fisher-Yates正向func(h*Handle)shuffle_FisherYates_Forward

_观众·2020-07-09 22:15

遍览200多个机器学习工具后，我学到了啥

weixin_38754337·2020-07-09 17:22

洗牌算法shuffle

atongkui9780·2020-07-09 13:48

Delta Method /Taylor's Theorem/Fisher Transformation

最近学习时遇到的三个工具基本来自维基百科。1.DeltaMethod来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_method下面只列出了Univariate的部分，以及贴出证明部分；至于Multivariate的部分因为暂未涉及到，所以这里没有贴出，其实还是相似的。Instatistics,thedeltamethodisaresultconcerningthea

xiaomlu·2020-07-09 01:02

fisher判别matlab演示

降维分类。按照最大类间距和最小类内距的思想，对数据进行投影，再将投影点分类closeall;clearall;clcn0=600;n1=400;labels=[zeros(n0,1);ones(n1,1)];f0=[normrnd(0,1,n0,1),normrnd(1,1,n0,1)];f1=[normrnd(5,1,n1,1),normrnd(4,1,n1,1)];%%getprojectio

white_156·2020-07-09 00:52

模式识别中Fisher分类器的Matlab实现及测试

Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。

文宇肃然·2020-07-08 23:46

Python-线性判别分析（Fisher判别分析）使用鸢尾花数据集 Iris

线性判别分析线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题.上因为最早由[Fisher,1936]提出,亦称“Fisher判别分析

君琴·2020-07-08 22:24

Fisher线性判别器 python实现实验报告

实验目的为了进一步理解和掌握Fisher线性判别法的基本原理和实现过程，利用Fisher判别法解决实际问题进行试验。

王大银子·2020-07-08 22:48

机器学习多分类实践，鸢尾花分类，基于sklearn

该数据集包含Iris花的三个品种(Irissetosa,IrisvirginicaandIrisversicolor)各50个样本，每个样本还有4个特征参数（分别是萼片的长宽和花瓣的长宽，以厘米为单位），Fisher

wana.J·2020-07-08 22:20

线性分类器——Fisher线性判别

Fisher线性判别1.Fisher线性判别步骤2.Fisher判别实现代码3.Fisher分类器1.Fisher线性判别步骤Fisher线性判别分析的基本思想：选择一个投影方向（线性变换，线性组合），

白水·2020-07-08 22:49

Fisher线性判断之matlab实现

关于先行判断和Fisher变换的理论知识，这里推荐一个非常好的博客：https://blog.csdn.net/eternity1118_/article/details/51248471在了解了理论后

Gallerghers·2020-07-08 20:21

特征选择的一点个人笔记

Fisher特征选择的主要思想是，认为鉴别性能强的特征的表现是类内部样本点的距离尽可能小，类之间的距离尽量大。

weixin_34357928·2020-07-08 18:11

由乱序播放说开了去-数组的打乱算法Fisher–Yates Shuffle

之前用HTML5的AudioAPI写了个音乐频谱效果，再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器，其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能，或者理解为随机播放。但我觉得随机播放绝对要好实现些，用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可，然后player.play(随机数)。而列表的打乱情况要不一样点，一是要呈现到界面，歌曲顺序要随机排，二是播放

weixin_34349320·2020-07-08 18:26

线性判别分析（LDA）准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则...

分类器设计准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则Fisher准则Fisher线性判别分析LDA（LinearityDistinctionAnalysis）基本思想：对于两个类别线性分类的

weixin_34153893·2020-07-08 17:31

Fisher线性分类器通俗解释及MATLAB、Python实现

一、通俗的解释：问题提出：还是以iris的数据为例，有A、B、C三种花，每一类的特征都用4维特征向量表示。现在已知一个特征向量，要求对应的类别，而我们人可以直接通过眼睛看而作出分类的是在一维二维三维空间，而不适应这样的四维数据。启示：假设有这样的一个方向向量，其与特征向量进行内积运算（即向方向向量的投影）后，结果为一个数值，若同类的特征向量投影后聚集在一起，不同类的特征投影后相对分散，那么，我们的

weixin_30932215·2020-07-08 15:59

机器学习——logistic回归，鸢尾花数据集预测，数据可视化

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。

weixin_30251829·2020-07-08 13:01

Fisher分类器Matlab

Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。

红叶骑士之初·2020-07-08 09:05

程序员的机器学习入门笔记（六）：决策树的入门介绍

到1986年，Schlimmer和Fisher在此基础上进行改造，引入

铁猴·2020-07-08 06:57

jupyter下的Iris数据集Fisher分类及可视化

jupyter的Fisher线性可视化分类scikit-learn库下的代码测试Iris数据集的Fisher分类及可视化scikit-learn库下的代码测试fromsklearnimportdatasets

꧁༻守宁人·2020-07-08 06:35

vue.js学习笔记（六）--利用v-model实现父子组件间的双向通信

博客：https://fisher-zh.github.io/在Vue中，我们可以使用prop属性来进行父子组件间的通信，在之前的文章Vue踩坑之路–父子组件通信总结中有介绍过。

fisher-zh·2020-07-08 05:16

鸢尾花决策树分类及可视化

Iris数据集是常用的分类实验数据集，早在1936年，模式识别的先驱Fisher就在论文Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems中使用了它(直至今日该论文仍然被频繁引用

道皈·2020-07-08 03:26

用Jupyter notebook完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术

这里写自定义目录标题一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。

w²大大·2020-07-08 02:11

基于jupyter notebook的python编程-----机器学习中的线性分类器及相应判定方法(鸢尾花数据集的分类可视化)

2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1--鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码

陈一月的编程岁月·2020-07-08 02:18

R语言——线性判别分析（LDA）

R语言——线性判别分析*线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。

JenKin Fang·2020-07-08 02:09

机器学习之Fisher判别分析

机器学习之Fisher判别分析一、算法描述1、W的确定2、阈值的确定3、Fisher线性判别的决策规则4、群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）二、Python代码实现一、算法描述

未见青山老。·2020-07-08 01:59

js数组乱序,数组随机排序

1:-1;}aa.sort(s)console.log(aa)三.Fisher–Yatesshuffle洗牌算法(Fisher–Yatesshuffle洗牌算法可以做到理论上的完全乱序)

一枚币·2020-07-08 01:45

机器学习--Iris数据集的Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习

Iris数据集的Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习1.Iris数据集的Fisher线性分类2.数据可视化技术的学习1.数据集介绍2.观看数据前5行3.特征工程1.数据清洗2.数据可视化3.jointplot4

三分奶茶七分糖丶·2020-07-08 01:21

机器学习--Fisher线性判别

Fisher线性判别Fisher判别法介绍Fisher线性判别Fisher准则函数的定义python代码实现Fisher判别法介绍Fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的