利用Python和MATLAB语言分别对机器学习中的线性分类器做了详解，其中分类的数据来源于三类鸢尾花的4维特征向量，主要利用了Fisher分类器的方法
2024/6/11 14:06:58
3KB
1
为了解决分类问题中的高维而导致的维数灾难问题，提出了Fisher算法和基于核的Fisher算法的分类器设计方法
2024/5/18 2:20:41
2KB
1
fisher的matlab实现，可以实现分类和最佳投影平面的显示，并且带有测试代码，可以随机在生成的坐标图上点十个点，程序会自动为点着上相应的颜色，比较直观
2024/5/8 18:27:04
2KB
1
内容包含最小错误贝叶斯估计，kn近邻估计，Fisher线性判别，SVM实现，决策树和C均值算法的MATLAB实现。
2024/4/28 14:15:25
2.28MB
1
FeaturescalingforkernelFisherdiscriminantanalysisusingleave-one-outcrossvalidation.FS-KFDAisapackageforimplementingfeaturescalingforkernelfisherdiscriminantanalysis.-FeaturescalingforkernelFisherdiscriminantanalysisusingleave-one-outcrossvalidation.FS-KFDAisapackageforimplementingfeaturescalingforkernelfisherdiscriminantanalysis.
2024/3/3 10:22:16
483KB
1
matlabPCA的m文件。
数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;&种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾
数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性：&Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;&Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;&Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;&Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;&种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾
2024/2/15 18:13:37
2KB
1
第1章绪论1.1什么叫数理统计学1.2数理统计的若干基本概念1.3统计量习题一第2章抽样分布及若干预备知识2.1引言2.2正态总体样本均值和样本方差的分布*2.3次序统计量的分布2.4X2分布，t分布和F分布2.5统计量的极限分布*2.6指数族2.7充分统计量*2.8完全统计量习题二第3章点估计3.1引言3.2矩估计3.3极大似然估计*3.4一致最小方差无偏估计3.5Cramer-Rao不等式习题三第4章区间估计4.1区间估计的基本概念4.2枢轴变量法——正态总体参数的置信区间4.3枢轴变量法——非正态总体参数的置信区间4.4Fisher的信仰推断法4.5容忍区间与容忍限习题四第5章参数假设检验5.1假设检验的若干基本概念5.2正态总体参数的假设检验5.3假设检验与区间估计*5.4一致最优检验与无偏检验5.5似然比检验
2023/12/20 13:29:46
60.49MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB