1.核函数1.1核函数的由来-----------还记得为何要选用核函数么？-----------对于这个问题，在Jasper's Java Jacal博客《SVM入门（七）为何需要核函数》中做了很详细的阐述，另外博主对于SVM德入门学习也是做了很详细的阐述，有兴趣的可以去学习，写得相当好，特意转载了过来，留念一下。如果提供的样本线性不可分，结果很简单，线性分类器的求解程序会无限循环，
1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式
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2024-05-20 16:39:26
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集成逻辑分析仪 （Integrated Logic Analyzer ：ILA） 功能允许用户在 FPGA 设备上执行系统内调试后实现的设计。当设计中需要监视信号时，应使用此功能。用户还可以使用此功能在硬件事件和以系统速度捕获数据时触发。添加 ILA1.使用 IP 添加添加IP例化IP，并将所需要的信号放入 Probe 里面2.图形界面添加给待测试的信号加上约束，防止被优化在综合选项下点击set
# Python中使用高斯核LDA进行数据分类
## 1. 引言
线性判别分析（LDA）是一种经典的分类方法，旨在找到能够最大化类间距离同时最小化类内距离的投影方向。尽管LDA通常在特征空间较小的数据集上表现良好，但当数据具有非线性特征时，传统LDA的效果可能不佳。为了处理这一问题，可以采用高斯核（Gaussian Kernel）来扩展LDA的能力，使其能够在更复杂的数据分布中表现得更好。
目录1 LDA概念2 二分类求解w3 多类LDA原理4 LDA算法流程5 LDA算法小结6 PCA和LDA的区别1 LDA概念 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也
线性- LDA(Linear Discriminant Analysis)降维算法LDA 是一种可作为特征抽取的技术，其目标是向最大化类间差异，最小化类内差异的方向投影，以利于分类等任务即将不同类的样本有效的分开。LDA 可以提高数据分析过程中的计算效率，对于未能正则化的模型，可以降低维度灾难带来的过拟合。
LDA 降维算法展示
详细内容可参见《数据降维—线性判别分析(LDA)》：代码参
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2023-07-07 22:29:52
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Latent Dirichlet Allocation
David.M.Blei
Andrew.Y.Ng
Michael.I.Jordan
JMLR2003
（可google到）
有两种方法设计分类器：
1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；
2. generative model，就是
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2024-05-22 20:45:50
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决策树的目标是从一组样本数据中，根据不同的特征和属性，建立一棵树形的分类结构。决策树的学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则，得到与数据集矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，通常采用启发式方法，近似求解这一最优化问题。算法原理ID3-最大信息增益对于样本集合D，类别数为K，数据集D的经验熵表示为:\[H(D)=-\sum_{k=1}^K\fr
![](http://i2.51cto.com/images/blog/201804/10/73b43ef6a2165641d62973e73aec0f98.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3po
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2018-04-10 16:51:53
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LDA 线性判别分析公式推导
学习 LDA 其实我也没觉得它有什么很重要的应用，甚至我还听到了一种说法，觉得 LDA 是一个比较鸡肋的算法（这一点恐怕要打一个大大的问号），但是在学习 LDA 的过程中，可以巩固我们对常见数学工具的应用，因为其中用到的拉格朗日乘子法，定义的协方差矩阵、投影到向量的思想是常见而且基础的。
LDA 的思想
与 PCA 不同，LDA 需要利用类标信息进行降维，是一种监督学...
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2021-08-28 09:53:01
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PART 1
这个性质被叫做共轭性。共轭先验使得后验概率分布的函数形式与先验概率相同，因此使得贝叶斯分析得到了极⼤的简化。
V:文档集中不重复的词汇的数目
语料库共有m篇文档，；对于文档，由个词汇组成，可重复；是第m个文档中的第n个词。:文档集中文档的总数:第m个文档中包含的词汇总数:文档m中第n个词在词典中的序号，属于1到V:文档m第n个词汇的主题标号，属于1到k:第k个主题的词汇分
LDA-作为线性判别 分类器 的推导, 其实就是一个贝叶斯公式的过程, 涉及先验概率, 抽样分布, 多元正态分布, 协方差矩阵等, 还有, "优化的思想"
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2022-08-22 12:22:32
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用数学定义 "高内聚, 低耦合", 很有难度其实, 然后 转为 最优化问题, 最后用到特征分解来求解.
原创
2022-08-22 12:22:23
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来源于CVPR2022的GroupNet，CAVE-based算是一个全新的东西，值得深入研究一下。其中变分推导的理解在下方。 *b站上有一个up主关于这个问题讲得很清晰（视频地址），本文是该视频的文字总结。Problem Definition 给定observation variable （比如RGB图片）和latent variable （比如是RGB图片经过encoder得到的latent
废话少说，直接上菜。这次的核函数教程，通俗易懂，不懂，包教包会。老规矩，先来符号约定。符号约定：表示样本矩阵。和表示内积乘法有哪些核函数？在机器学习中常用的，常用的，常用的（重要的事情说三遍）核函数，一般有这么几类，也就是LibSVM中自带的这几类。线性核函数，表达式是多项式核函数，表达式是径向基核函数，表达式是sigmoid核函数，表达式是干货来了假设有两类二维空间，也就是平面上不能线性区分的点
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2024-08-25 19:57:50
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图解代码实现package com.atguigu.sort;import java.util.Arrays;import java.util.List;/** * @创建人 wdl * @创建时间 2021/3/21 * @描述 */public class SelectSort { public static void main(String[] args) { int []arr={101,34,119,1}; System.out.p
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2022-02-12 10:40:12
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SVM 是一块很大的内容，网上有写得非常精彩的博客。这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节，而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路。1. 问题由来SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分，与一般的线性分类器相比，这样的超平面理论上对未知...
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2015-11-09 22:32:00
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推导过程代码实现package com.atguigu.sort;import java.util.Arrays;/** * @创建人 wdl * @创建时间 2021/3/21 * @描述 */public class BubbleSort { public static void main(String[] args) { int arr[]={3,9,-1,10,-2}; //为了容易理解，我们吧冒泡排序的演变过程给大家展示
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2021-07-16 13:57:56
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推导过程代码实现package com.atguigu.sort;import java.util.Arrays;/** * @创建人 wdl * @创建时间 2021/3/21 * @描述 */public class BubbleSort { public static void main(String[] args) { int arr[]={3,9,-1,10,-2}; //为了容易理解，我们吧冒泡排序的演变过程给大家展示
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2022-02-12 10:36:22
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1、感知器（perceptron）感知器是卷积神经网络的基本单元，下图展示了其工作原理，为了方便理解，图中只显示了3个输入。向量w为输入向量x的权重，b为偏差，最后对x的线性组合（）的值进行判断，如果值大于0，输出1.如果值小于0，输出0.感知器的不同组合产生不同神经网络增加层次增加深度为什么感知器可以运用于图像处理领域？图像滤波通过图像的卷积运算来实现，其公式如下：其实卷积运算也是像素值的线性组
