当前位置:首页 » 投影 - 第1页

05月23日

【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_one_feeling的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 355次
【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_one_feeling的博客

《Two-DimensionalPCA:ANewApproachtoAppearance-BasedFaceRepresentationandRecognition》本人机器学习的论文阅读部分学习了2D-PCA的原始文献《Two-DimensionalPCA:ANewApproachtoAppearance-BasedFaceRepresentationandRecognition》以下是自己通过阅读整理出的PCA和2D-PCA的相关知识,供参考嘻嘻~一、

03月10日

详解线性判别分析(LDA)_yellowetao的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 553次
详解线性判别分析(LDA)_yellowetao的博客:顾名思义,也就是刻画同类样本点之间“接近”程度的矩阵,下标wwithin

目录LDA基本思想:投影的定义同类投影点的接近异类样本点的远离找到一条直线(转为最优化)类内散度矩阵与类间散度矩阵目标函数对​欧米伽大小的无关性拉格朗日乘子法LDA做法总结本文着重于思想的理解与公式的推导~LinearDiscriminantAnalysis(LDA)是一种经典的线性学习方法,亦称“Fisher判别分析法”注意:本文中的         LDA基本思想:    找到一条直线(低维空间),使得将平面&

10月14日

LDA算法——线性判别_弦已断,曲终散的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《资源分享》 | 评论 : 0 | 浏览 : 527次
LDA算法——线性判别_弦已断,曲终散的博客

目录一、前言二、什么是LDA?三、LDA原理1.二分类问题2.多分类问题3.几点说明 四、算法实现一、前言    之前我们已经介绍过PCA算法,这是一种无监督的降维方法,可以将高维数据转化为低维数据处理。然而,PCA总是能适用吗?    考虑如下数据点:     由PCA的原理我们可知,这些数据点在经PCA处理后会被映射到x轴上,如下所示:    可以发现,投影后,红色数据点和蓝色数据点并不能很好地区分开。思考

最新文章

  • 重生八零:妹妹替我嫁给养猪万元户免费_[妹妹张志强家珍]小说章节试读
  • 宋南乔贺景川宋南乔贺景川免费
  • 错轨七年,得知真相后他疯了后续在线阅读_慕行渊小雨乔青璃节选高光片段速递‌
  • 万般风月解语花最新章节在线阅读_裴延江婉婉婉后续在线阅读
  • 「我们才刚答案,你成武圣了?」精彩章节试读_「杨间苏沐晴」精彩节选免费试读
  • (番外)+(全书)沈昭宜傅沉砚(填我十万八千梦+后续+番外)完结_(沈昭宜傅沉砚)列表_笔趣阁(填我十万八千梦+后续+番外)
  • (番外)+(全书)腐草为萤不相念全书+后续+结局(江心璐裴纪臣)全书免费在线_(腐草为萤不相念全书+后续+结局)列表_笔趣阁(江心璐裴纪臣)
  • 孟卿卿谢昭远绮萝(孟卿卿谢昭远绮萝结局+番外)_(孟卿卿谢昭远绮萝)列表_笔趣阁(孟卿卿谢昭远绮萝结局+番外)
  • 孤舟不渡我节选名场面直通车‌_傅斯屿沈静姝程晏淮完结版免费在线阅读
  • 今日热读(跟恶毒女配互换身体后,她哭惨了+后续+结局)沈思允谢景行_跟恶毒女配互换身体后,她哭惨了+后续+结局热点全书在线(沈思允谢景行)
  • 你是我难愈的旧伤+后续+结局(傅深铭夏晚星)_(傅深铭夏晚星)你是我难愈的旧伤+后续+结局列表_笔趣阁(傅深铭夏晚星)
  • 「匿爱成殇」完结_[苏晴顾言黄脸婆]精彩章节试读

    关于我们 | 我要投稿 | 免责申明

    Copyright © 2020-2022 ZhangShiYu.com Rights Reserved.豫ICP备2022013469号-1