目录0写在前面1什么是线性判别分析？2协方差与协方差矩阵3LDA原理推导3.1约束条件3.2数值优化4Python实现4.1计算类内散度矩阵4.2计算模型参数4.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)1什么是线性判别分析？线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)的核心思想是：将给定训练集投影到特征
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨?我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1?项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪在当今时代，传播错误信息已经成为一个真正的问题，许多公司正在采取措施，使普通人认识到传播错误信息的后果。衡量网上发布的新闻的真实性是无法确定的，因为对新闻进行人工分类是很繁琐和耗时的，而且也会有
欢迎关注【youcans的AGI学习笔记】原创作品，火热更新中微软GPT-4测试报告（1）总体介绍微软GPT-4测试报告（2）多模态与跨学科能力微软GPT-4测试报告（3）编程能力微软GPT-4测试报告（4）数学能力微软GPT-4测试报告（5）与外界环境的交互能力微软GPT-4测试报告（6）与人类的交互能力微软GPT-4测试报告（7）判别能力微软GPT-4测试报告（8）局限性与社会影响微软GPT-4测试报告（9）结论与展望【GPT4】微软GPT-4测试报告（7）判别能力7.GPT-4的判别能力7.1通过上下文识别个人身份的测试（PIIDetection）7.2误解和事实核查（Misconcep
欢迎关注【youcans的AGI学习笔记】原创作品，火热更新中微软GPT-4测试报告（1）总体介绍微软GPT-4测试报告（2）多模态与跨学科能力微软GPT-4测试报告（3）编程能力微软GPT-4测试报告（4）数学能力微软GPT-4测试报告（5）与外界环境的交互能力微软GPT-4测试报告（6）与人类的交互能力微软GPT-4测试报告（7）判别能力微软GPT-4测试报告（8）局限性与社会影响微软GPT-4测试报告（9）结论与展望【GPT4】微软GPT-4测试报告（7）判别能力7.GPT-4的判别能力7.1通过上下文识别个人身份的测试（PIIDetection）7.2误解和事实核查（Misconcep
目录前言正题1.LDA的思想2.瑞利商（Rayleighquotient）与广义瑞利商（genralizedRayleighquotient） 3.二类LDA原理4.多类LDA原理5.LDA分类6.LDA算法流程二类LDAmatlab举例：1.读取数据集2.分离数据集3.求解w4.输出降维后的数据集5.分类 前言 在主成分和因子分析中，我们对降维算法做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有
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3月18日消息，在今年2月召开的人工智能促进协会会议上，一项新研究结果表明，可以判断内容是由ChatGPT生成的还是人类撰写的。美国宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的一支科研团队日前展开有史以来最大规模的人工智能检测活动，基于该大学创建的网页训练游戏RealorFakeText？，收集相关数据进行培训，从而让AI可以判断出内容是由ChatGPT生成的还是人类撰写的。该研究的合著者、博士LiamDugan对此做出了解释，IT之家翻译内容如下：今天的人工智能已经可以生成出非常流畅、非常符合语法的文本。但是人工智能会犯错误。我们已经证明机器会犯诸如常识性错误、相关性错误、推理错误和逻辑错误等
3月18日消息，在今年2月召开的人工智能促进协会会议上，一项新研究结果表明，可以判断内容是由ChatGPT生成的还是人类撰写的。美国宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的一支科研团队日前展开有史以来最大规模的人工智能检测活动，基于该大学创建的网页训练游戏RealorFakeText？，收集相关数据进行培训，从而让AI可以判断出内容是由ChatGPT生成的还是人类撰写的。该研究的合著者、博士LiamDugan对此做出了解释，IT之家翻译内容如下：今天的人工智能已经可以生成出非常流畅、非常符合语法的文本。但是人工智能会犯错误。我们已经证明机器会犯诸如常识性错误、相关性错误、推理错误和逻辑错误等
