机器学习——Fisher线性判别
Fisher线性判别 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p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1，l2…lp)′，x= (x1，x2，…，xp)′，使不同总体之间的离差(记为B ...
原文：机器学习-核Fisher LDA算法
本文在我的上一篇博文 机器学习 特征选择 降维 线性判别式分析 LDA 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法的表达能力，我们可以将数据投影到非线性的方向上去。为了达到这个目的，我们可以先将数据非线性的投影到一个特征空间F内，然后在 ...
2013-01-27 21:24 0 6137 推荐指数：
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