以下()属于线性分类器最佳准则?_京东笔试题

赵子龙

线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器。

感知器准则函数：代价函数J=-(W*X+w0)，分类的准则是最小化代价函数。感知器是神经网络（NN）的基础，网上有很多介绍。

SVM：支持向量机也是很经典的算法，优化目标是最大化间隔（margin），又称最大间隔分类器，是一种典型的线性分类器。（使用核函数可解决非线性问题）

Fisher准则：更广泛的称呼是线性判别分析（LDA），将所有样本投影到一条远点出发的直线，使得同类样本距离尽可能小，不同类样本距离尽可能大，具体为最大化“广义瑞利商”。

贝叶斯分类器：一种基于统计方法的分类器，要求先了解样本的分布特点（高斯、指数等），所以使用起来限制很多。在满足一些特定条件下，其优化目标与线性分类器有相同结构（同方差高斯分布等），其余条件下不是线性分类。

参考：http://blog.163.com/rustle_go_go/blog/static/20294501420122110431306/

发表于 2016-04-20 15:09:59 回复(0)

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线性分类器三种最优准则：

Fisher 准则：根据两类样本一般类内密集，类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线

向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。这种度量通过类内离散矩阵 Sw 和类间离散矩阵 Sb 实现。

感知准则函数 ：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。

其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元

网络多层感知器的基础。

支持向量机 ：基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的

间隔为最大，它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。

发表于 2016-10-07 20:38:59 回复(0)

聆听几点几

线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器

发表于 2016-09-05 21:25:09 回复(0)

IMDEGA

网友“赵子龙”：

线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器。

感知器准则函数：代价函数J=-(W*X+w0)，分类的准则是最小化代价函数。感知器是神经网络（NN）的基础，网上有很多介绍。

SVM：支持向量机也是很经典的算法，优化目标是最大化间隔（margin），又称最大间隔分类器，是一种典型的线性分类器。（使用核函数可解决非线性问题）

Fisher准则：更广泛的称呼是线性判别分析（LDA），将所有样本投影到一条远点出发的直线，使得同类样本距离尽可能小，不同类样本距离尽可能大，具体为最大化“广义瑞利商”。

贝叶斯分类器：一种基于统计方法的分类器，要求先了解样本的分布特点（高斯、指数等），所以使用起来限制很多。在满足一些特定条件下，其优化目标与线性分类器有相同结构（同方差高斯分布等），其余条件下不是线性分类。

发表于 2016-08-21 22:07:18 回复(0)

吉吉锅锅

选了感知机就必选SVM，剩下一个fisher，最大化类间，最小化类内

发表于 2022-09-15 15:05:27 回复(0)

门头沟吴彦祖

我在想，有基于核函数的SVM啊，有KFDA这样的判别分析啊，那么这题就只能选A。事实证明，想多了。

发表于 2019-03-12 15:02:33 回复(0)

今夜吃鸡

线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器

具体来看线性分类器三种最优准则：

Fisher 准则：

根据两类样本一般类内密集，类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。这种度量通过类内离散矩阵 Sw 和类间离散矩阵 Sb 实现。

感知准则函数 ：

准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。

支持向量机 ：

基本思想是在两类线性可分条件下，所设计分类器界面使两类之间的间隔为最大，它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。

发表于 2019-02-23 10:09:28 回复(0)

Mowar

感知准则函数原来是感知器准则函数啊

发表于 2018-09-27 11:26:45 回复(0)

Forrestcloud

线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器。

感知器准则函数：代价函数J=-(W*X+w0)，分类的准则是最小化代价函数。感知器是神经网络（NN）的基础，网上有很多介绍。

SVM：支持向量机也是很经典的算法，优化目标是最大化间隔（margin），又称最大间隔分类器，是一种典型的线性分类器。（使用核函数可解决非线性问题）

Fisher准则：更广泛的称呼是线性判别分析（LDA），将所有样本投影到一条远点出发的直线，使得同类样本距离尽可能小，不同类样本距离尽可能大，具体为最大化“广义瑞利商”

发表于 2017-09-06 20:42:54 回复(0)

|▍so时光依旧

线性分类器三种最优准则：

Fisher 准则：根据两类样本一般类内密集, 类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。该种度量通过类内离散矩阵 Sw 和类间离散矩阵 Sb 实现。

感知准则函数：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。

支持向量机：基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的间隔为最大, 它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。

发表于 2016-08-31 19:59:42 回复(0)

以下()属于线性分类器最佳准则?

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