北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程第三章：线性分类器

基于C4.5的决策树算法，一种非线性分类器。matlab代码，用于学习用

对“data1.m”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。（注意讨论算法中参数设置的影响。）

机器学习 中的线性分类器算法，采用简易python语言编写

通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。

目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4 boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型 一、线性分类器理论基础 假设对一模式X已抽取n个特征，表示为： X=（x1,x2,x3,….xn）T X=（x_1,x_2,x_3,….x_n）^TX=（x1​,x2​,x3​,….xn​）T X是n维空间的一个向量

实验报告+代码+数据集 1、掌握Fisher线性判别的基本原理 2、利用Fisher线性判别解决基本的两类线性分类问题 1、熟悉感知器算法。 2、掌握感知准则函数分类器设计方法。 3、掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行多类分类。

目录线性分类的数学基础python代码完成Fisher判别的推导Iris数据集数据可视化relplotjointplotdistplotboxplotviolinplotpairplot构建模型 线性分类的数学基础 1.假设对一模式记抽取n个特征,表示为: X=(x1,x2,x3,…,xn)TX=(x_1,x_2,x_3,…,x_n)^TX=(x1​,x2​,x3​,…,xn​)T X是n维空间的一个向量 例如图:三类的分类问题，们的边界线就是一个判别函数 2.用判别函数进行模式分类，取决两个因素： 1）判别函数的几何性质:线性与非线性 2）判别函数的参数确定:判别函数形式+参数 3.判别函

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线性分类器-梯度下降法实现代码 之前我们从简单的开始，先给出一条直线，然后依次给出一些点，每给一个点，就按照规则对点进行分类，现在我们往前进一步，给定一群数据点，用直线把他们分开！