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 ...
原文：线性分类器及python实现
以下内容参考CS n。 上一篇关于分类器的文章，使用的是KNN分类器，KNN分类有两个主要的缺点： 空间上，需要存储所有的训练数据用于比较。 时间上，每次分类操作，需要和所有训练数据比较。 本文开始线性分类器的学习。 和KNN相比，线性分类器才算得上真正具有实用价值的分类器，也是后面神经网络和卷积神经网络的基础。 线性分类器中包括几个非常重要的部分： 权重矩阵W，偏差向量b 评分函数 损失函数 正 ...
2018-07-10 21:24 0 3026 推荐指数：
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fisher线性分类器
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这是个人学习时跑的代码，结果就不贴了，有需要的可以自己运行，仅供参考，有不知道的可以私下交流，有问题也可以联系我。当然了我也只能提供一点建议，毕竟我也只是初学者 第一个页面 # -*- codin ...
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