论文提出了一种loss: x是原始数据，y是对应的label，h(x)是一个判别函数，r(x)相当于训练了一个信心函数，r(x)越大，代表对自己做的判断的信息越大，当r(x)<0的时候，就拒绝进行分类。那么这个loss函数分为前后两项，前面一项就是通常的分类错误的loss，后面一样是对不进行分类的惩 ...
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2017-04-10 21:32:24
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判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。当得到一个新的样品数据，要确定该样 ...
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2017-03-08 10:57:33
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1. 很想参加cf的div2，但是时间是凌晨12点半，实在没办法参加。 2. 这次碰到二分的题目，遇到二分，还是优先使用lower_bound和upper_bound，理解清楚这两个函数的用法，其次，才是自己写二分，一般判别函数是自定义的话，都需要自己实现二分。恰巧就是上次说的，求满足什么要求的最大 ...
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2016-11-17 23:22:14
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判别分析作为一种多元分析技术应用相当广泛，和其他多元分析技术不同，判别分析并没有将降维作为主要任务，而是通过建立判别函数来概括各维度之间的差异，并且根据这个判别函数，将新加入的未知类别的样本进行归类，从这个角度讲，判别分析是从另一个角度对数据进行归类。判别分析由于要建立判别函数，因此和回归分析类似， ...
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2016-07-19 23:42:47
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1.为什么要设计分类器？
回顾下前面学习的统计决策，也就是贝叶斯决策，它可以简单被划分为两步，首先根据样本进行PDF估计，然后根据估计出的PDF来求分类面，因此又经常被叫做两步贝叶斯决策。如果我们能够很好地估计出PDF模型，也总可以利用贝叶斯来实现两类甚至多类的最优分类，但是很多实际情形中，想要精准的估计出PDF模型，并非易事，尤其当样本存在高维特征空间，以及样本数量并不足够多的情...
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2016-04-29 17:35:58
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1.为什么要设计分类器？
回顾下前面学习的统计决策，也就是贝叶斯决策，它可以简单被划分为两步，首先根据样本进行PDF估计，然后根据估计出的PDF来求分类面，因此又经常被叫做两步贝叶斯决策。如果我们能够很好地估计出PDF模型，也总可以利用贝叶斯来实现两类甚至多类的最优分类，但是很多实际情形中，想要精准的估计出PDF模型，并非易事，尤其当样本存在高维特征空间，以及样本数量并不足够多的情...
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2016-04-26 19:57:23
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【摘要】 - 生成模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测【简介】简单的说，假设o是观察值，q是模型。如果对P(o|q)建模，就是Generative模型。其基本思想是首先建立样本的概率密度模型，再利用模型进行推理预测。要...
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2015-11-23 16:19:00
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推理和决策 我们已经将分类问题分成两个独立的阶段，推理阶段，我们使用训练数据来学习p（Ck| x）的模型，在随后的决策阶段，我们使用这些后验概率做出最优分类任务。另一种可能性是一起解决这两个问题，简单学习一个直接映射输入x到决策的函数。这样的函数被叫做判别函数。
事实上，我们可以找出三种不同的方法来解决决策问题，所有这些都被用于实际应用。
（a）首先对于每一个类Ck解决确定条件为类的密度p...
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2015-05-14 10:11:46
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本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。这里使用Matlab实现这两种估计方法。...
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2015-04-25 22:54:04
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在之前的模式识别研究中，判别函数J(.)的参数是已知的，即假设概率密度函数的参数形式已知。本节不考虑概率密度函数的确切形式，使用非参数化的方法来求解判别函数。由于线性判别函数具有许多优良的特性，因此这里我们只考虑以下形式的判别函数：它们或者是x的各个分量的线性函数，或者是关于以x为自变量的某些函数的线性函数。...
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2015-04-23 11:03:19
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