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:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

在做FAQ系统时,用户输入一个查询之后,返回若干个打好分数的文档.对于这些文档,有些是应该输出的,有些是不应该输出的.那么应该在什么地方截断呢? 这个问题其实是一个聚类问题,在一维空间中把若干个点聚成两类. 聚类就有标准:类内距离尽量小.类间距离尽量大. 由此想到Fisher准则. 那么给定一个浮点数组,寻找这个浮点数组的fisher点,应该如何实现呢? fisher准则目标函数为fisher=(s1+s2)/(m1-m2)^2. 可以用O(n)复杂度实现. 但是有没有更快速的方法呢? 从左往右

这是我在上模式识别课程时的内容,也有参考这里. 线性判别函数的基本概念 判别函数为线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量,又称样本向量, 称为权向量, 分别表示为 是个常数,称为阈值权. 设样本d维特征空间中描述,则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成 (3-1) 其中 而ω0是一个常数,称为阈值权.相应的决策规则可表示成, g(X)＝0就是相应的决策面方程,在线性判别函数条件下它对应d维空间的一个超平面,   (3-3) 为了说明向量W的意义,我们假设在该决策平面上有两个特征向量

[原创]用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man

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

一.背景知识 1. Discriminant  Learning Algorithms(判别式方法) and Generative Learning Algorithms(生成式方法) 现在常见的模式识别方法有两种,一种是判别式方法:一种是生成式方法.可以这样理解生成式方法主要是数据是如何生成的,从统计学的角度而言就是模拟数据的分布distribution;而判别式方法,不管数据是如何生成而是通过数据内在的差异直接进行分类或者回归.举个例子你现有的task是去识别一段语音属于哪一种语言.那么生成

转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,它们要么是长篇大论.把一堆数学公式丢

Fisher线性判别分析 1.概述 在使用统计方法处理模式识别问题时,往往是在低维空间展开研究,然而实际中数据往往是高维的,基于统计的方法往往很难求解,因此降维成了解决问题的突破口. 假设数据存在于d维空间中,在数学上,通过投影使数据映射到一条直线上,即维度从d维变为1维,这是容易实现的,但是即使数据在d维空间按集群形式紧凑分布,在某些1维空间上也会难以区分,为了使得数据在1维空间也变得容易区分,需要找到适当的直线方向,使数据映射在该直线上,各类样本集群交互较少.如何找到这条直线,或者说如何找到

今天读paper遇到了Fisher线性判别的变体, 所以来学习一下, 所以到时候一定要把PRMl刷一遍呀 以下两篇论文一起阅读比较好: 论文1: https://blog.csdn.net/Rainbow0210/article/details/52892805 在前文<贝叶斯决策理论>中已经提到,很多情况下,准确地估计概率密度模型并非易事,在特征空间维数较高和样本数量较少的情况下尤为如此. 实际上,模式识别的目的是在特征空间中设法找到两类(或多类)的分类面,估计概率密度函数并不是我们的目的.

Armijo-Goldstein准则与Wolfe-Powell准则是不精确的一维搜索的两大准则. 之所以要遵循这些准则是为了能使算法收敛(求最优解).即要使我们的不精确的一维搜索的步长满足一定的规则,使之后的求最优解的过程不至于因为步长过大或者过小而不收敛. Armijo-Goldstein准则 Armijo-Goldstein准则的核心思想有两个:①目标函数值应该有足够的下降:②一维搜索的步长α不应该太小. 我们来看看Armijo-Goldstein准则的数学表达式: 其中, 0<ρ<12

最近做了一个需求,后台管理系统添加一个可以动态修改ant-design主题色.查询了大多数的文章,发现基本都是抄来抄去,而且文章记录的也一点也不详细.刚刚把这个功能做完了,顺便记录一下如何去修改主题色.主要使用到的包是antd-theme-generator.使用起来非常方便,而且在热更新时,不会出现 js 内存爆栈现象. 主题思想:主要使用 antd 的 less 变量,修改全局的 less 变量,完成样式的更新.以下是 less 等版本信息. 案例网址: https://azhengpers

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

原文链接:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2010/07/css%E6%A0%B7%E5%BC%8F%E5%88%86%E7%A6%BB%E4%B9%8B%E5%86%8D%E5%88%86%E7%A6%BB/ 一.关于CSS样式分离 zxx://一些名词表意含有自己的理解成分,或许与您的理解有偏差,希望不要拘泥于措辞.无论是CSS的分离还是js的分离,其主要作用之一就是精简与重用. CSS本身就代表着精简与重用.例如我们可以设置一个如下的样式: .exa

一.PCA     在讲PCA之前,首先有人要问了,为什么我们要使用PCA,PCA到底是干什么的?这里先做一个小小的解释,举个例子:在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维,要处理这样的数据,计算量肯定很大,为了能降低后续计算的复杂度,节约时间,我们在处理高维数据的时候,在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维,而PCA就是做的这个事.本质上讲,PCA就是讲高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,这个投影可不是随便投投,我们要找出最能代表原始数据的投影方法,亦即不失真,可以这么理

熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主

前言: 如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导.求解.到算法最终的结果,都有着相当的相似. 本次的内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义.本次内容要求读者有一些

序言——————————————————————— 优雅 就像在英语里的很多单词一样,“优雅”有着一些不同意义的解释.一些习惯性的用法常常带有“美”的意思:例如“她穿着一条优雅的裙子”,代表着一种完全积极的联想. “美”经常意味着一些东西“美观”,但是对于一件事物美不美的判断的主观性也使得这个词在有些时候变得无效:一个人在美不美的方面是不会出错的,至少在个人主观审美方面上是这样的.当“美”代表着温暖或者浪漫,这个词就变得完全感性,不是去描述一个事物了.在技术性文本里,词语可以被它们的解释来限定,

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

大数据.多核CPU驱动了函数式编程模式的兴起.因为函数式编程更适合多线程.复杂.安全的大型软件编程.但是,对许多有应用软件开发经验的编程者来说,函数式编程模式是一种全新的.甚至抽象的概念,可能需要很长时间的学习.积累才能完全掌握和适应.对一些不算FP编程专家的人来说,如何用他们习惯的方式来使用现成的函数式软件如Slick,Spark等可能就变得是件很迫切的事情了.设计FunDA的想法就是希望那些惯用ORM(Object Relational Mapper)开发MIS系统的编程人员们能快速轻松地使