模式识别: 线性分类器 一、实验目的和要求 目的: 了解线性分类器,对分类器的参数做一定的了解,理解参数设置对算法的影响。 要求: 1. 产生两类样本 2. 采用线性分类器生成出两类样本的分类面 3. 对比线性分类器的性能,对比参数设置的结果 二、实验环境、内容和方法 环境:windows 7,matlab R2010a 内容:通过实验,对生成
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的降维方法。和2.9节将介绍的主成分分析(PCA)不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同,LDA是一种监督学习的降维技术,数据集的每个样本都有类别输出。 2.8.1 LDA思想总结 在多维空间中,数据处理分类问题较为复杂,LDA算法将多维空间中的数据投影到一条直线上,...
一种线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法,由多姿态人脸图像预处理,训练深度信念网络,线性判别分析法初始化权值矩阵,线性判别深度信念网络参数调优,多姿态人脸图像识别步骤组成.本发明采用改进的线性判别分析法初始化深度信念网络最后一个隐层与输出层之间的权值矩阵,所构建的线性判别深度信念网络具有鲁棒性强,识别率...
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,投影后保证模式样本在新的子空间有...
为了建立更加通用的激波识别方法,采用深度神经网络构建了高阶非线性激波判别式。在生成了训练数据集与测试数据集的基础上,构建深度前馈神经网络并训练该模型使其满足激波识别预测精度,并通过一维Lax、Sod激波问题及二维超声速无黏圆柱绕流算例验证了该判别式...
下列方法中,不可以用于特征降维的方法包括()A.主成分分析PCAB.线性判别分析LDAC.深度学习Sparse Auto EncoderD.矩阵奇异值分解SVD
百度试题 结果1 题目下列方法中,可以用于特征降维的方法包括() A. 主成分分析PCA B. 线性判别分析LDA C. 深度学习SparseAutoEncoder D. 矩阵奇异值分解SVD E. 最小二乘法LeastSquares 相关知识点: 试题来源: 解析 :ABCD 反馈 收藏
下列方法中,不可以用于特征降维的方法包括()A.主成分分析PCAB.线性判别分析LDAC.深度学习Sparse Auto EncoderD.矩阵奇异值分解SVD请帮忙给出正确答案和分析,谢谢!
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,投影后保证模式样本在新的子空间有...
百度试题 题目以下算法属于判别模型的是( ) A.线性回归B.朴素贝叶斯模型C.隐马尔科夫模型D.深度信念网络相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏