線性判別函數-Fisher 線性判別
這是我在上模式識別課程時的內容，也有參考這里。 線性判別函數的基本概念 判別函數為線性的情況的一般表達式 式中x是d 維特征向量，又稱樣本向量， 稱為權向量， 分別表示為 是個常數，稱為閾值權。 設樣本d維特征空間中描述，則兩類別問題中線性判別函數的一般形式可表示成 (3-1 ...
原文：線性判別函數
模式識別課堂筆記 假定用於分類的判別函數的參數形式已知，直接從樣本來估計判別函數的參數。不需要有關概率密度函數的確切的參數形式。因此，屬於無參數估計方法。 注：雖然判別函數有需要學習的參數，但卻與前面所講的非參數估計是一個框架下的，因為線性判別法並不關心數據的生成機理，完全由樣本來確定類別情況。 分類： 線性判別函數 支持向量機 Fisher線性判別函數 廣義線性判別函數 非線性判別函數 核學習機 ...
2016-03-24 20:02 0 1872 推薦指數：
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