Fisher判别法(canonical discriminant)

最近一个朋友问这方面的一些问题,其实之前也就很粗略的看了下fisher,真正帮别人解答问题的时候才知道原来自己也有很多东西不懂.下面小结下自己对fisher判别的理解: 其实fisher和PCA差不多,熟悉PCA的人都知道,PCA其实就是在寻找一个子空间.这个空间怎么来的呢,先求协方差矩阵,然后求这个协方差矩阵的特征空间(特征向量对应的空间),选取最大的特征值对应的特征向量组成特征子空间(比如说k个,相当于这个子空间有k维,每一维代表一个特征,这k个特征基本上可以涵盖90%以上的信息).那么我们

1. Fisher判别分析 2 Logistic 推导(二分类) 3 支持向量机推导(硬间隔) 原文地址:https://www.cnblogs.com/zfc888/p/10274434.html

(图片来自 Wikipedia) 观察这张图: 第一个矩形的面积是 1, 第二个是 1/2, 第三个是 1/3, ……第 k 个是 1/k; 这 k 个矩形的面积之和,显然大于它们下面的积分 \(\int_{1}^{k+1} \frac{1}{x}\mathrm{d}x\) 如果拿掉第一个矩形,把剩下的矩形都翻到左边来,这 k - 1 个矩形的面积之和,显然小于它们上面的积分 \(\int_{1}^{k} \frac{1}{x}\mathrm{d}x\) 由此可得: \(ln(k+1) < 1+

本文主要介绍:统计学基本概念.数据的收集.数据的描述.回归和分类.多元分析,其中回归和分类.多元分析是学习重点.统计学中的其它概念如:概率及分布.参数估计.假设检验属于经典统计的内容,在此文略去,时间序列分析及指数是金融方面的应用,也一并略去,如有需要请查阅相关书籍. 参考书籍: 贾俊平.<统计学>.第六版 王喜之.<统计学:从数据到结论>.第四版 1.统计学基本概念 统计学:收集.处理.分析.解释数据并从中得出结论的科学. 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计.        

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis) 标签(空格分隔): 监督学习 @author : [email protected] @time : 2016-07-11 线性判别分析Linear Discriminant Analysis 线性分类器 判别式函数discriminant functions 从判别式或后验概率到决策面 线性判别分析Linear Discriminant Analysis 二次判别分析QDA Fisher判别式 类间距离 类内距离 Fis

本实验的目的是学习和掌握PCA主分量分析方法和Fisher线性判别方法.首先了解PCA主分量分析方法的基本概念,理解利用PCA 分析可以对数据集合在特征空间进行平移和旋转.实验的第二部分是学习和掌握Fisher线性判别方法.了解Fisher线性判别方法找的最优方向与非最优方向的差异,将高维分布的数据进行降维,并通过Fisher线性判别方法实现高维数据在一维中分类. 一.技术论述 1.统计分析方法中的降维思想 在模式识别的研究过程中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行

如果在我们的分类问题中,输入特征xx是连续型随机变量,高斯判别模型(Gaussian Discriminant Analysis,GDA)就可以派上用场了. 以二分类问题为例进行说明,模型建立如下: 样本输入特征为x∈Rnx∈Rn,其类别y∈{0,1}y∈{0,1}: 样本类别yy服从参数为??的伯努力分布,即y∼Bernoulli(?)y∼Bernoulli(?): 两类样本分别服从不同的高斯分布,即x|y=0∼N(μ0,Σ),x|y=1∼N(μ1,Σ)x|y=0∼N(μ0,Σ),x|y=1∼

判别分析又称"分辨法",是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法.其基本原理是按照一定的判别准则,建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数,并计算判别指标.据此即可确定某一样本属于何类.当得到一个新的样品数据,要确定该样品属于已知类型中哪一类,这类问题属于判别分析问题. 判别分析,是一种统计判别和分组技术,就一定数量样本的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量信息所属的样本进行判

趁着还未工作,先把过去做的东西整理下出来~   Github源码:https://github.com/Blz-Galaxy/OpenCV-Face-Recognition (涉及个人隐私,源码不包含测试样本,请谅解~) 对实验结果更感兴趣的朋友请直接看 第5章 [摘要]这是一篇关于人脸识别方法的实验报告.报告首先回顾了人脸识别研究的发展历程及基本分类:随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了详细的阐述:最后作者通过设计实验对比了三种方法的识别效果并总结了人脸识别所面临的困难与