算法讲解—【4】—Fisher准则&感知准则&最小错误分样本数准则

最新推荐文章于 2023-11-07 17:50:29 发布
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#人工智能 #机器学习 #模式识别 #算法

博客围绕人工智能、机器学习等信息技术领域展开，涉及模式识别和算法等关键内容，虽未给出具体内容，但这些主题是信息技术热门方向，具有重要研究价值。
【人工智能】感知器算法的设计实现（QDU）
LJR的博客
01-06 1855
人工智能 感知机算法 青岛大学 QDU
【人工智能】传统机器学习算法（QDU）
LJR的博客
01-06 3045
人工智能 传统机器学习算法详解 青岛大学 QDU qdu
模式识别（十一）最小错分模式数目准则
DOUBLE121PIG的博客
08-02 934
3.6二次准则函数及其解法 对线性不可分样本集，求一解矢量使得错分的模式数目最少。 求解最佳权矢量的几种方法： 例题：
最小错误概率准则和Neyman-Pearson
12-24
用最小错误概率准则和Neyman-Pearson准则对随机序列进行检测估计。
线性分类器之垂直平分分类器以及Fisher数学推导
lyp82nlf666的博客
06-29 1316
线性分类器 垂直平分分类器 简单的线性求解： 判别函数与决策面方程： 决策规则： 垂直平分分类器的特点：  解决二分类问题的线性分类器  原则上对样本集无特殊要求  未采用准则函数求极值解（非最佳决策）  算法最简单，分类器设计最容易 LDA线性判别准则（Fisher投影准则） 解决高维问题思路： 推导过程： Flsher投影的特点  解决两类问题的线性投影  原则上对样本集无特殊要求（Sw矩阵可逆）  采用Fisher投影准则函数求极值解（最佳决策）  分类器设计较容易 感
最小风险 最小错误 贝叶斯决策 Bayes(实例详解)
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Braylon的博客
03-13 3万+
文章目录简介最小错误率Bayes例子分析最小风险的Bayes决策最小风险Bayes决策规则：例子 简介 贝叶斯决策其实是已经被很多博客解释的非常详细了，为了不制造学术垃圾，本来一直没打算写一篇关于Bayes的blog，但是我也是最近才看到这两个概念，唉，都怪自己掌握的还是不够到位。 所以这次我会详细的分享有关最小错误、最小风险的Bayes决策，然后当然如果你还没有了解什么是贝叶斯决策的话，还是应该...
模式识别fisher判别准则
05-12
Fisher判别准则是模式识别中常用的一种分类方法，代码给出了Fisher判别准则投影向量和分类界面的计算方法，以及一个具体例子
【人工智能】Fisher 线性分类器的设计与实现（QDU）
LJR的博客
01-06 3598
人工智能 Fisher线性分类器 青岛大学 QDU
西瓜书笔记
Moliay的博客
11-07 2731
下列关于Boosting算法中样本权重调整的说法中错误的是哪个？A、所有样本的权重和保持不变B、前一个基学习器分错的样本会获得更大的权重C、只要权重调整的方向正确，Boosting算法的性能就可以获得理论保证D、决策树可以直接处理带权重的样本解析：CBoosting是一种____ (同质/异质) 集成学习方法。解析：同质下列关于Bagging算法描述中错误的是哪个？A、Bagging算法中每个基学习器使用相同的数据集B、分类任务中使用投票法获得输出。
模式识别课件涵盖密度函数与线性判别分析
课件中应系统介绍特征工程的基本框架、评价准则（如互信息、可分性指标）以及典型算法的应用场景。 此外，结合“判别分析”与“模式分类”的主题，课件还可能涵盖多种分类器结构，如最近邻法则（k-NN）、贝叶斯网络...
最小最大风险判别准则
12-20
最小错误概率Bayes决策最小风险Bayes决策 Neyman-Pearson决策
第四节 判别函数法
xxayt的博客
04-24 1246
文章目录判别函数法4.1 线性判别函数4.1.1 感知器准则 Perceptron4.1.2 最小平方误差准则 LMSE4.1.3 最小错分样本数准则4.1.4 Fisher线性判别准则4.2 非线性判别函数4.2.1 分段线性判别函数 Piecewise4.2.1.1 分段线性距离分类器4.2.1.2 一般的分段线性判别函数4.2.2 二次判别函数 Quadratic4.3 多类问题4.3.1 多个两类分类器的组合4.3.2 多类线性判别函数 判别函数法 两步贝叶斯决策：根据样本估计概率密度函数，再
最小错误贝叶斯决策简介和算法实现(含matlab代码和Python代码)
weixin_44389971的博客
05-20 1万+
最小错误贝叶斯分类器原理 在模式分类问题中，人们往往希望尽量减少分类的错误，从这样的要求出发，利用概率论中的贝叶斯公式，就能得出使错误率为最小的分类规则，称之为基于最小错误率的贝叶斯决策。 设有M类模式，分类规则为 若则。 上式称为最小错误贝叶斯决策规则。顾名思义，这一决策的错误率是最小的。 ...
机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)的区别和联系
weixin_38313113的博客
03-24 2672
机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？　参见　https://www.zhihu.com/question/27068705　 误差 在分类任务中，通常把错分的样本数占样本总数的比例称为错误率（error rate）。比如m个样本有a个预测错了，错误率就是a/m；与错误率相对的有精度（accuracy），或者说正确率，数...
模式识别 线性判别的基本思路？线性判别函数的统一表达式？设计线性分类器的主要步骤？FISHER线性判别的主要思想？感知准则函数的问题是如何描述的？最小错分样本解决了什么问题？最小错分样本两种方法的基本
qq_44167426的博客
12-21 807
模式识别 线性判别的基本思路？线性判别函数的统一表达式？设计线性分类器的主要步骤？FISHER线性判别的主要思想？感知准则函数的问题是如何描述的？最小错分样本解决了什么问题？最小错分样本两种方法的基本
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...
weixin_34153893的博客
01-08 2691
准则 采用一种分类形式后，就要采用准则来衡量分类的效果，最好的结果一般出现在准则函数的极值点上，因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题，即求准则函数的参数，如线性分类器中的权值向量。 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（Linearity Distinction Analysis）基本思想：对...
Mplus中出现‘NO CONVERGENCE. NUMBER OF ITERATIONS EXCEEDED’
fitzgerald0的博客
01-22 2万+
用Mplus分析数据的时候，在输出的output中出现‘NO CONVERGENCE.  NUMBER OF ITERATIONS EXCEEDED.‘的警告     今天刚好翻到凸优化中讲解‘范数逼近中野值或大误差的灵敏性’这个知识点，略微扩展实践一下。      一、关于野值    野值，就是平时在统计中说的离群点或者异常值。 注：图中的id为4个的这个点明显的偏离其他样本
模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（九）--感知器
凌桑的自我修养--You are the Eternity
05-19 7447
感知器是一种可以直接得到线性判别函数 的线性分类方法，由于它是基于样本线性可分这样的一个要求下使用的，所以，首先来了解下什么是线性可分与线性不可分。 1.线性可分与线性不可分 首先，为了打好基础，我们将上面线性判别函数中的样本向量x增加一维常数，我们称为增广样本向量，并记为y：       (1) 同样地，对于权向量，也做这样的增广，称之为增广权向量：         （2） 因此
大数据十大经典算法之SVM
天道酬勤
11-04 5440
SVM   原理： 传统的统计模式识别方法只有在样本趋于无穷大时，其性能才有理论的保证。而统计学习理论（STL）研究有限样本情况下的机器学习问题。SVM的理论基础就是统计学习理论。SVM使用一种非线性映射，把原训练数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。 SVM是一种有坚实理论基础的小样本学习方法。它基本上不涉及概论测度及大数定律等。   问
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