Fisher 线性判别

  Multiplying both sides of this result by wT and adding w0, and making use of y(x)=wTx+w0 and  y(xΓ)=wTxΓ+w0=0, we have r=y(x)/||w||.

  The idea proposed by Fisher is to maximize a function that will give a large separation between the projected class means while also giving a small variance within each class, thereby minimizing the class overlap.

posted @   东宫得臣  阅读(145)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· AI与.NET技术实操系列:基于图像分类模型对图像进行分类
· go语言实现终端里的倒计时
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
阅读排行:
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· 25岁的心里话
· ollama系列01:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 按钮权限的设计及实现
点击右上角即可分享
微信分享提示