检验两个二进制变量是否是独立的。该检验可以分析 2x2 列联表，并产生精确的 p 值，以检验以下假设： · H0：行变量和列变量是独立的 · H1：行变量和列变量是相关的 Fisher 精确检验中的 p 值对于所有样本数量都是准确的，而当单元格计数较小时，用于检查相同假设的卡方检验的结果可能不准确。
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2023-12-20 23:07:08
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# 费希尔准则在Python编程中的应用
费希尔准则是软件工程中的一个重要原则，它强调的是尽量使用简单的解决方案来解决问题。在Python编程中，遵循费希尔准则可以帮助我们编写更加清晰、简洁的代码，提高代码的可读性和可维护性。
## 什么是费希尔准则
费希尔准则由计算机科学家Edsger W. Dijkstra提出，它的核心思想是“保持简单”。具体来说，费希尔准则包括以下几个方面：
1.
原创
2024-06-24 05:03:54
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FISHER线性判别MATLAB实现 Fisher线性判别上机实验报告班级：学号：姓名： 1 算法描述Fisher线性判别分析的基本思想：选择一个投影方向(线性变换，线性组合)，将高维问题降低到一维问题来解决，同时变换后的一维数据满足每一类内部的样本尽可能聚集在一起，不同类的样本相隔尽可能地远。Fisher线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W和阈值w0， 即确定线性判别函数，然后根
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2024-08-13 11:17:21
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# Python费希尔精确检验实现指南
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我了解到你对如何实现“Python费希尔精确检验”这一问题感到困惑。在本文中，我将带你一步步完成这个任务。首先，让我们来了解整个流程。
## 2. 流程概览
下表展示了实现“Python费希尔精确检验”的流程概览。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据
原创
2023-12-17 11:15:16
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#####8 判别分析#####
#判别分析就是根据已掌握的每个类别若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，
#建立判别公式和判别标准；在遇到新的样本点时，再根据已总结的判别公式和判别准则，
#来判断出样本点所属的类别。
#####8.1 概述#####
#费希尔(Fisher)判别:线性判别分析方法(LDA)和二次判别方法(QDA);
#贝叶斯(Bayes)判别:朴素贝叶斯分类(N
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2024-02-21 12:41:02
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在这篇博文中，我将分享如何在 Python 中使用费希尔判别分析（Fisher Discriminant Analysis）解决分类问题的过程。我们将从环境预检开始，一步一步走过部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和服务验证，为大家提供一个全面的实现方案。
### 环境预检
在进行费希尔判别分析之前，需要确保环境的准备工作完成。这包括硬件和软件环境的要求，以及对依赖版本的评估。
以下是我的
解释1： 在深度学习中，Fisher信息矩阵（FIM）是一种可以用来表征损失函数
原创
2023-04-29 22:42:59
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# 使用Python实现费希尔精确检验
费希尔精确检验（Fisher's Exact Test）是一种用于检验两个分类变量之间是否有显著差异的统计方法。它通常用于小样本情况下的列联表数据分析。在本篇文章中，我们将逐步实现这一检验，供新手开发者参考。
## 整体流程
下面是实现费希尔精确检验的步骤概览：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|-------
原创
2024-10-10 05:58:59
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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
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2024-06-05 11:32:07
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参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。与逻辑回归类似，判别分析是用来做分类的。判别分析也是比较经典的多元统计分析方法。它有点类似于主成分，尽可能的将数据从不同的方向投影开，因此判别分析还具有降维的功能。判别分析有判别函数和系数，根据判别函数的不同，可以分为线性判别和
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2023-08-25 10:08:59
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判别分析 比较理论一些来说，判别分析就是根据已掌握的每个类别若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则;在遇到新的样本点时，再根据已总结出来的判别公式和判别准则，来判断出该样本点所属的类别。 1 概述 三大类主流的判别分析算法，分别为费希尔(Fisher)判别、贝叶斯(B ...
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2021-09-08 19:16:00
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基于LSTM的中文姓名性别预测写在前面这是本人编写的首个基于调库的机器学习程序，算是一个简单的练手项目。本程序可以根据输入的中文姓名推测其对应的性别根据人的名字判断人的性别是一个很有意思的工作，我们可以用朴素贝叶斯法，SVM法或神经网络解决。Python有个第三方库叫做ngender，它采用朴素贝叶斯进行预测，然而，该模型的准确度仍有待提高。本人基于Pytorch，采用embedding+LSTM
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2023-08-02 17:53:38
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2023-08-17 10:35:49
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文章目录算法步骤动图演示静图演示代码实现复杂度、稳定性分析 希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。 希尔排序的基本思想是：先将整个待排序序列分成若干组，分别对若干组进行插入排序，使得整个待排序序列接近有序，最后再对整个待排序序列进行插入排序。算法步骤先选择一个整数增量gap（gap<N），然后将距离为gap的所有元素分成一组（总共有gap组），然后对每一组的元
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2023-08-06 00:24:36
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【Hill Cipher】希尔密码简述基础知识回顾加密解密 简述加密方式为：
密钥矩阵 * 明文向量然后取模26
解密方式为：
密钥矩阵的逆矩阵 * 密文向量然后取模26
用公式描述即为：
**C=E(K,P)=KPmod26**
其中
C为加（解）密后的文字
E为hill密码算法
K为key密钥
P为待加（解）密的文字
字母表（方便对照免得脑子里老唱字母歌）
a-0 b-1 c-2 d-3 e
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2024-05-08 22:44:06
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【排序算法】—— 希尔排序 目录一、希尔排序原理1. 插入排序的问题2. 希尔排序的思路二、希尔排序的相关问题1. 为什么插入排序那么多但效率却很高2. 如何选择希尔增量三、代码实现1. 代码实现思路2. 实现代码 希尔排序是对直接插入排序的优化，在学习之前，没有学过插入排序的童鞋们建议先学习插入排序：点击跳转到插入排序?一、希尔排序原理1. 插入排序的问题 逆序有序的数组排序时，时间复杂度为，此
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2023-08-23 16:29:43
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目录希尔密码1、原理2、流程图3、编程实现4、总结希尔密码1、原理 希尔密码是一种运用基本矩阵论原理的代换密码，由Lester S. Hill在1929年发明。 首先将字母转换为数字，将字母分成多个n维向量，跟一个n×n的矩阵相乘，再将得出的结果模26
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2024-01-02 14:08:02
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1.算法的基本思想
希尔排序的基本思想就是将一个无序序列，分割成若干个子序列，分别进行插入排序
首先设置一个增量d1，将相邻d1的元素构成一个子序列，在排序过程中不断减小这个增量，直到这个增量为1；
具体算法：参见普通插入排序，不过加入了一个增量，就是用排序次数的代价来换取排序效率；
#include <iostream> using nam
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精选
2009-11-19 01:03:27
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/* 时间：2012年5月18日 23:06:28 功能：希尔排序。*/
# include <stdio.h># include <malloc.h>
void Shellsort(int data[], int n){ int * delta,k,i,t,dk,j; k=n; delta = (int *)mallo
原创
2012-05-19 20:43:05
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public class Method {//以下是希尔排序的两种实现方法 public void shellSort(int[] a) {//比较慢 /*//int[] a={5,9,4,2,1,10,7,8,3,6}，假如十个数; int temp=0; for (int i = 5; i < ...
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2021-07-30 16:27:00
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