统计机器学习线性回归回归方程：Y = WX解析解：损失函数-最小二乘法用高斯概率密度函数表示出y，然后进行极大似然估计理解：频率派角度-误差复合高斯分布的最大似然估计求法：误差服从正太分布(0,sigma) => y服从正太分布(wx,sigma)正则化从两个角度理解：频率角度：维度太大无法求逆矩阵，且容易过拟合，给w加上约束 是半正定，不一定可逆， 为半正定加单位矩阵，是正定的，
机器学习之Fisher判别分析一、算法描述1、W的确定2、阈值的确定3、Fisher线性判别的决策规则4、群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）二、Python代码实现 一、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
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2023-07-11 16:37:42
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1.原理概述我们的目的是将高维的数据投影到一维直线上并在投影的值中取一个阈值进行分类，如下图所示：（绘画水平有限，将就着看）在上图，很明显左边的投影更适合分类，因为两种类别（o和x）在投影直线上能轻松地找到一个阈值将其区分开来，而右边的投影方向则不适合当前分类。所以我们需要求解一个适合的投影方向在理解fisher的时候，我遇到了很多不理解问题，在经过多本书籍的对比之后终于搞懂了，其大致的思路如下：
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2024-01-06 08:18:27
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1. 完成形式本Fisher二分类判别模型的代码是利用Python独立完成编写的，基本基于上课所讲内容，没有参考网上代码。2. 实现算法思路- 数据集选择与载入初始化 电力行业中，比较适合Fisher分类判别模型的数据集为用户画像的分类。然而电力行业由于国家管控的特殊性，导致网络上能够找到的开源的数据集过少，在Dataju平台原先有的十多个能源客户画像数据集在今年下半年也全部由于版权、客户信息保密
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2023-10-26 13:29:13
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最近在学习svm算法，借此文章记录自己的学习过程，在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计，若有不足的地方，请海涵；svm算法通俗的理解在二维上，就是找一分割线把两类分开，问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开，但哪条线是最优的呢，这就是我们要考虑的问题；首先我们先假设一条直线为 W•X+b =0 为最优的分割线，把两类分开如下图所示，那我们就要解决的是怎么获取这条最优直线呢?及W
在java中,经常会对字符串进行分割,使用split方法把字符串按照指定的分割符进行分割，然后返回字符串数组，下面是string.split的用法实例及注意事项：public class StringSplit {
public static void main(String[] args) {
String sourceStr = "1,2,3,4,5";
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2023-06-19 11:09:03
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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
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2024-07-02 23:23:25
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Fisher discrimination criterion （费舍尔判别准则）其思想是:投影，使多维问题转化为低维问题来进行处理。选择一个适当的投影轴，使所用的样本点都投影到这个轴上得到投影值，使得同一类样本所形成的投影值的距离尽量的小，而不同类之间的投影值距离尽可能大。 通俗解释： ref: 又称线性判别，要计算一个向量乘法和减法，然后比较最小值就能解决判别问题， 下面用例子讲比较好
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2023-11-16 14:25:10
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# Python 实现 Fisher 判别器
Fisher 判别器（Fisher Discriminant Analysis, FDA）是一种用于降维和分类的统计方法，旨在找到一条能够有效区分不同类别样本的直线。通过 Fisher 判别分析，我们可以将高维数据映射到低维空间，并获得更好的分类效果。本文将介绍如何使用 Python 实现 Fisher 判别器，并提供代码示例。
## Fisher
# 使用Fisher Score进行特征选择的Python实现
在机器学习中，特征选择是提升模型性能的重要步骤。Fisher Score是一种用于评估特征重要性的方法。本文将指导您如何在Python中实现Fisher Score特征选择，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是实现Fisher Score特征选择的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
# Fisher线性判别分类的Python实现
Fisher线性判别（Fisher's Linear Discriminant）是一种用于分类的线性方法，特别是在样本特征在多个类别中分布时使用。它旨在寻找一个最佳的线性组合，使得不同类别的样本在新的特征空间中尽可能分开。本文将介绍Fisher线性判别的原理，代码实现，以及如何在Python中使用其进行分类。
## 理论基础
Fisher线性判
在处理数据的时候，我们往往会遇到高维数据，对于这种数据进行分类往往比较头疼，如果我们能把高维数据降至一维而且还不影响其分类效果，那么这将会有利于分类，而Fisher算法就是用来将高维数据降至一维而尽量保持其原有特征的一种算法。先来看一下这个降维效果，明显可以发现这并不是我们想要的，因为蓝色数据和红色数据有重合部分，而且大部分蓝色点和红色点距离过小，这样容易造成错误分类。 再来看一下下面这
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2023-07-24 14:13:50
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一、Fisher线性判别分析原理解析与算法描述 Fisher：1890-1962, 英国数学家，生物学家，现代统计学奠基人之一，证明了孟德尔的遗传律符合达尔文的进化论。 Fisher线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 简称Fisher LDA)是一种应用较为广泛的线性分类方法，该方法于1936年由Fisher提出。 Fisher准则的基本原理是，对于d维空间的
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2023-10-25 14:51:04
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机器学习之线性分类以及Fisher线性判别一、什么是线性分类器和Fisher判别在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。线性分类器定义：Fisher线性判别：Fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的p维观察
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2024-05-14 19:42:33
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目录一、什么是Fisher线性判别？二、Fisher判别分析的思想三、Fisher判别分析步骤四、Fisher判别分析python代码实现 一、什么是Fisher线性判别？可以考虑把d维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间，即把维数压缩到一维，这在数学上容易办到，然而，即使样本在d维空间里形成若干紧凑的互相分得开的集群，如果把它们投影到一条任意的直线上，也可能使得几类样本混在一起而变得无法识
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2023-10-12 10:06:48
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Fisher判别分析将高维度空间的样本投影到低维空间上，使得投影后的样本数据在新的子空间上有最小的类内距离以及最大的类间距离，使得在该子空间上有最佳的可分离性 可以看出右侧投影后具有更好的可分离性。Fisher判别分析和PCA差别刚学完感觉两个很类似，实际上两个方法是从不同的角度来降维。 PCA是找到方差尽可能大的维度，使得信息尽可能都保存，不考虑样本的可分离性，不具备预测功能。 LAD(线性判别
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2023-09-01 12:33:09
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理论，编程步骤和优缺点1.理论 判别分析是用于判别个体所属群体的一种统计方法，判别分析的特点是根据已掌握的、历史上每个类别的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。然后，当遇到新的样本点时，只要根据总结出来的判别公式和判别准则，就能判别该样本点所属的类别。判别分析是一种应用性很强的统计数据分析方法。Fisher判别 （1）借助方差分析的思想构造一个线性判别函数： （
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2023-06-14 20:27:24
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线性判别分析的思想： 1.训练时：设法将训练样本投影到一条直线上，使得同类样本的投影点尽可能地接近、异类样本的投影点尽可能地远离。要学习的就是这样一条直线。（在二维中是一条直线，在三维中是一个平面，多维中，以此类推·） 2.预测时：将待预测样本投影到学到的直线上，根据他的投影点的位置来判断他的类别 考虑二分类问题，给定数据集T={(x1,y1),(x2,y2),…(xn,yn)}（x1,x2…xn
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2024-10-13 17:07:58
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1. Vector类要求Vector类的第1版和之前的Vector2d类兼容提供切片支持序列协议—— __len__和__getitem__两个方法自定义的格式语言扩展2. Vector类的实现这里我们重点实现的功能为：从类中，任意抽取其中若干元素，可以实现类似列表的功能。2.1 Vector类的第一版如果要实现序列协议，时需要实现__len__和__getitem__协议即可class Veco
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2023-07-19 22:11:36
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## Fisher检验在Python中的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现Fisher检验。Fisher检验是一种常用的统计方法，用于分析两个分类变量之间的关联性。在本文中，我将使用Python中的`scipy`库来实现Fisher检验。下面是实现Fisher检验的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
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原创
2023-11-24 09:52:12
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