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03 2008 档案

摘要:Reading reference for 9.520-A 学习的网络:回归与分类,2001 春季 透视学习问题 Bertero, M., T. Poggio, and V. Torre. "Ill-posed Problems in Early Vision." Proc. of the IEEE 76 (1988): 869-889. 虽然局限于初期视觉,但该文包含了关于病态问题和正... 阅读全文
posted @ 2008-03-30 13:17 Bati 阅读(720) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:1. Artificial Intelligence ( SCI 源刊 EI源刊) http://www.elsevier.com http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/505601/description#description ISSN: 0004-3702 ARTIFICIAL INTELLIGENC... 阅读全文
posted @ 2008-03-30 12:57 Bati 阅读(2418) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:1 BIOINFORMATICS 1367-4803 4.615 2 J MACH LEARN RES 1532-4435 3.818 3 IBM J RES DEV 0018-8646 3.700 4 IEEE NETWORK 0890-8044 3.400 5 IEEE PERS COMMUN 1070-9916 3.048 6 J COMPUT AID MOL ... 阅读全文
posted @ 2008-03-30 12:38 Bati 阅读(1137) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:LDA和FLD(Fisher linear discriminant)在统计中都是用来寻找特征的某种线性组合,该组合变量可以作为分类的依据,也可以用于数据集的将维处理,为进一步的分类作准备。 LDA与方差分析 ANOVA及回归分析都是用其他特征或测量值的线性组合来表达一个因变量。不同的是,LDA中涉及的因变量是“分类变量”(如类标号),而后两者都是指具体的数值。 LDA、主元分析( princip... 阅读全文
posted @ 2008-03-28 16:47 Bati 阅读(5574) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:在统计学中,最大后验概率(MAP) 估计可以用于未知参量的点估计,它和最大似然估计maximum likelihood (ML)的Fisher方法差不多,但是这里的后验概率的最大化是和先验分布紧密相关的。故而MAP可以看作是ML估计的正则化。 假设我们要根据观测变量x估计参量 θ,并假设x的采样分布是f,那么基于θ的x的条件概率为 f(x | θ) 于是就有似然函数 ,估计 ... 阅读全文
posted @ 2008-03-28 16:46 Bati 阅读(3022) 评论(1) 推荐(0) 编辑

摘要:设xn和yn分别是n维度量空间中的点,则其欧几里德距离定义为: d(x,y)=(∑(xi-yi)2)1/2 当n=2时,则为平面上两点的距离,当n=3时,则为三维空间中两点的距离。 阅读全文
posted @ 2008-03-28 16:45 Bati 阅读(3931) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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