木的土纪,第2日

Avalon2是一款基于虚拟DOM与属性劫持的迷你、易用、高性能的前端MVVM框架,支持IE8以下浏览器,兼容移动开发、后端渲染及组件开发。无需编译,开箱即用,特别适合熟悉VUE的开发者快速上手。

2019-06-26(avalon 2 解读)

实验背景:avalon 2 是一款 迷你 、 易用 、 高性能 的前端MVVM框架


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来源http://avalonjs.coding.me/  介绍

实验目的:#学习#avalon 2 框架

实验过程:理解与应用

avalon2是一款基于虚拟DOM与属性劫持的 迷你、 易用、 高性能 的 前端MVVM框架, 拥有超优秀的兼容性(ie8以下), 支持移动开发, 后端渲染, WEB Component式组件开发, 无需编译, 开箱即用。


兼容支持:

avalon               支持IE6+及古老的W3C浏览器,判断依据:VBScript, __defineSetter__, __defineGetter__

avalon.modern  支持IE10+及较新的W3C浏览器,判断依据: Object.defineProperty, addEventListener

avalon.next       支持IE12+(edge)及chrome49, firefox49, 判断依据: Proxy, document.registerElement

使用过VUE的应该比较容易上手!!

学习文件:使用Icecream Ebook Reader软件打开 avalon.cookbook.mobi文件

文件下载地址:https://github.com/RubyLouvre/avalon/blob/v2.2.5/avalon.cookbook.mobi 

入门使用   avalon2.1.15后还可以使用:xxxx短指令.

<script src="https://cdn.staticfile.org/avalon.js/2.2.4/avalon.js"></script>

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页面调用 花括号中可以 直接写属性名称,也可以@,##符号加属性名称

如:{{name}}   {{@name}}   {{##name}} 

参考链接

http://avalonjs.coding.me/home.html

查看更多.....请看下回

<think>好的,我现在需要处理用户关于第四沉积物分类中使用Fisher判别公式的查询。首先,我得确认用户的具体需求是什么。他们可能在地质学研究中遇到了分类问题,想要了解如何应用Fisher判别分析来处理第四沉积物的数据。用户提到的Fisher判别公式,我需要先回忆一下相关的统计方法,确保自己理解正确。 首先,Fisher判别分析的基本概念是什么?它是一种监督分类方法,通过寻找线性组合将不同类别的数据投影到低维空间,使得类间方差最大,类内方差最小。这样可以在投影后让不同类别的样本尽可能分开。对于第四沉积物分类,可能需要根据多个变量(如粒度参数、矿物成分等)来区分不同的沉积环境,比如河流沉积、湖泊沉积或冰川沉积。 接下来,我需要整理Fisher判别的数学公式。核心是构建判别函数,这可能涉及到均值向量、协方差矩阵以及类间散度矩阵和类内散度矩阵。记得公式应该用LaTeX格式,并且行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。例如,判别函数可能表示为线性组合$Y = a_1X_1 + a_2X_2 + \cdots + a_pX_p$,其中系数$a_i$需要最大化类间差异。 然后,用户可能需要具体的步骤,比如如何计算判别系数,如何进行假设检验,或者如何评估分类效果。这里要确保步骤清晰,并且符合地质学的实际应用情况。例如,第四沉积物数据可能有哪些预处理步骤,变量选择的标准是什么,如何验证判别函数的有效性等。 另外,用户的问题中还提到生成相关问题。我需要考虑其他可能相关的问题,比如Fisher判别与其他分类方法(如贝叶斯判别、聚类分析)的区别,或者在实际地质应用中可能遇到的挑战,比如数据不平衡、变量多重共线性等问题。还有可能涉及如何解释判别函数的结果,或者是否需要考虑非线性情况下的扩展方法,比如核Fisher判别。 同时,我需要确认是否有常见的错误或误解需要提醒用户。例如,Fisher判别分析假设数据服从正态分布,各类的协方差矩阵相等,这些前提条件在实际数据中是否成立,如果不成立应该如何处理。可能还需要提到地质数据中常见的异方差性问题,或者样本量不足时的应对策略。 参考文献方面,用户提到需要添加引用标识,但示例中并没有具体的引用来源。可能需要建议用户查阅地质统计学教材或相关研究论文,比如经典的Fisher论文,或者近年来的应用案例。例如,可以提到某个研究使用Fisher判别成功分类了某地区的沉积物类型,并引用相关文献。 最后,确保整个回答结构清晰,用中文表达,符合用户的要求。检查LaTeX格式是否正确,尤其是行内和独立公式的使用。同时,生成的相关问题要具有实际意义,能够帮助用户进一步深入理解或解决实际问题。</think>### 第四沉积物分类的Fisher判别公式 Fisher判别分析是一种基于统计学的分类方法,通过最大化类间差异、最小化类内差异来确定判别函数,常用于地质学中对第四沉积物进行分类[^1]。其核心公式为: 1. **判别函数**: $$ Y = a_1X_1 + a_2X_2 + \cdots + a_pX_p $$ 其中,$X_i$为沉积物特征变量(如粒度参数、矿物含量等),$a_i$为判别系数,通过以下步骤计算: - 计算各类的均值向量 $\boldsymbol{\mu}_k$ 和总协方差矩阵 $\boldsymbol{S}_W$(类内散度矩阵)。 - 构建类间散度矩阵 $\boldsymbol{S}_B$。 - 求解广义特征方程 $\boldsymbol{S}_B\boldsymbol{a} = \lambda\boldsymbol{S}_W\boldsymbol{a}$,得到判别系数 $\boldsymbol{a}$。 2. **分类规则**: 新样本$\boldsymbol{x}$的类别由判别得分$Y$与各类别中心$Y_k$的距离决定: $$ \text{类别} = \arg\min_k \left( Y - Y_k \right)^2 $$ 3. **地质学应用示例**: 以河流相与湖相沉积物分类为例,选取粒度中值$D_{50}$、分选系数$\sigma$、偏度$Sk$作为变量,通过Fisher判别建立分类模型[^2]。 ```python # 示例代码:Fisher判别分类(Python实现) from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # 输入数据:X为特征矩阵(n_samples × n_features),y为类别标签 clf = LinearDiscriminantAnalysis() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) ```
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