機器學習——Fisher線性判別
Fisher線性判別 Fisher判別法介紹 Fisher判別法是判別分析的方法之一，它是借助於方差分析的思想，利用已知各總體抽取的樣品的p維觀察值構造一個或多個線性判別函數y=l′x其中l= (l1，l2…lp)′，x= (x1，x2，…，xp)′，使不同總體之間的離差(記為B ...
原文：機器學習-核Fisher LDA算法
本文在我的上一篇博文 機器學習 特征選擇 降維 線性判別式分析 LDA 的基礎上進一步介紹核Fisher LDA算法。 之前我們介紹的LDA或者Fisher LDA都是線性模型，該模型簡單，對噪音的魯棒性較好，不容易過擬合，但是，簡單模型的表達能力會弱一些，為了增加LDA算法的表達能力，我們可以將數據投影到非線性的方向上去。為了達到這個目的，我們可以先將數據非線性的投影到一個特征空間F內，然后在 ...
2013-01-27 21:24 0 6137 推薦指數：
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