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[Analytics] (fisher判别和线性支持向量机)真心求教一个“统计学习”问题。

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windshield 发表于 2014-9-2 15:48:21 | 显示全部楼层 |阅读模式

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大家好,我最近再写一篇论文,但是我的统计知识着实缺乏。想请教一下懂行的人:
.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦
线性的Fisher判别法和线性支持向量机本质都是一样的吧?. 涓浜-涓夊垎-鍦帮紝鐙鍙戝竷

而KFD(核Fisher判别)同非线性核的支持向量机(SVM)也是一样的吧?.鐣欏璁哄潧-涓浜-涓夊垎鍦

不过是一个将变量点映射到平面,一个映射到方向。(而在解析几何中,平面就是用一个法方向同到原点距离表示的啊)

所以,我实在不明白Fisher判别同支持向量机到底有啥不同的,求求大家不吝赐教!小弟在此先谢了!!
 楼主| windshield 发表于 2014-9-2 16:22:34 | 显示全部楼层
不知道,这么发合适不合适。如果不符合版规请警告我。新人攒几个分不容易,就别扣了吧。。

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xzy2788 发表于 2014-9-4 10:58:51 | 显示全部楼层
恩,我也不是搞理论研究的,主要偏向于应用,fisher 能分的数据基本上人肉眼大概也可以看出来,大致在一个平面上,但是SVM的优势在于处理数据量较少的高维数据,通过将原本在平面上难以区分的数据,投到多个平面上进行空间上的划分,但是至于怎么建立复平面的那些理论你还是查一些专业书籍比较好,我也就不误人子弟了
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