答案:判别函数是统计学中的一种工具,主要用于分类问题。它能够根据已知的特征变量,预测一个样本属于哪一个类别。 总述而言,判别函数的目的就是将数据集中的样本点分到各个类别中去。它是通过建立一个或多个数学模型来实现的,这些模型能够计算出每个样本属于各个类别的概率或者距离。在分类问题中,判别函数起着至关...
统计模式识别中用以对模式进行分类的一种最简单的判别函数称为线性判别函数。在特征空间中，通过学习，不同的类别可以得到不同的判别函数，比较不同类别的判别函数值大小，就可以进行分类。统计模式识别方法把特征空间划分为决策区对模式进行分类。一个模式类同一个或几个决策区相对应。每个决策区对应一个判别函数。对...
答案: SVM(支持向量机)是一种广泛应用的监督学习算法,主要用于分类和回归分析。在SVM中,判别函数起着至关重要的作用。 所谓SVM判别函数,是指一个能够有效区分不同类别数据的函数。它的核心是找到一个最优的超平面,使得各类别数据点到超平面的距离最大化。判别函数通常形式为:f(x) = w·x + b,其中w是权重向...
狭义: 判别函数是输入向量x=(x1,x2,…,xm)Tx=(x1,x2,…,xm)T的各分量的线性函数: f(x)=w0+x1w1+x2w2+⋯+xmwmf(x)=w0+x1w1+x2w2+⋯+xmwm 它是输入空间HH的一个超平面. 广义的线性判别函数: 与kernel methods的关联很强. kernel methods得到判别函数在原始输入空间HH是非线性的, 但在特征...
判别函数为线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量,又称样本向量, 称为权向量, 分别表示为 是个常数,称为阈值权。 设样本d维特征空间中描述,则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成 (3-1) 其中 而ω0是一个常数,称为阈值权。相应的决策规则可表示成, ...
线性判别函数服从正态分布。根据线性判别函数的定义：若已知各个类条件分布服从正态分布且协方差矩阵相等,由贝叶斯决策理论得知,各类对应的判别函数均为线性判别函数。可知，线性判别函数服从正态分布。
判别式是用来判断函数图像有没有与x轴交点、有几个交点。如果判别式大于0，那么图像与x轴有2交点 如果判别式等于0，那么图像与x轴有1交点 如果判别式小于于0，那么图像与x轴没有交点
在机器学习和模式识别中,距离判别函数是一种用于分类和聚类的常用技术。本文将介绍距离判别函数的定义、计算方法以及在实际应用中的作用,帮助读者更好地理解和应用这一重要概念。了解距离判别函数的原理和应用,有助于提高数据挖掘和模式识别的能力,为股票技术分析和基本