Fisher判别鸢尾花数据实验指南
本指南提供了详细的步骤，指导您进行Fisher判别鸢尾花数据的实验。实验内容包括读取CSV数据、特征选择、数据集划分、均值计算、类内散度矩阵计算、方向向量求取、投影后均值计算、测试数据分类及准确率计算。本实验加深您对Fisher判别方法的理解，并学会使用Python实现该方法。
Fisher判别
当前话题为您枚举了最新的Fisher判别。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
质数判别器
自制质数判别器，操作简便，体积极小，建议判定2～10^5以内的数，否则准确性与速度将不一定能保证。
Fisher 最优分割并行实现
该程序使用 C 语言实现了 Fisher 分割，并通过 OpenMP 进行并行化计算。它适用于多核系统，在大样本数据处理时具有出色的速度优势。
判别选择结构程序设计
判别选择结构是一组判断和操作，当条件满足时执行操作 1，否则执行操作 2。需要注意，操作 1 和 2 可以为空，表示不执行任何操作。
多边形点包含判别算法
多边形点包含判别算法判定给定点是否位于指定多边形内部。该算法基于以下原理：如果从点向无穷远处绘制一条射线，与多边形边界的交点为奇数，则该点在多边形内；交点为偶数，则该点在多边形外。算法过程如下：
遍历多边形所有边；
计算射线与每条边相交的交点数量；
如果交点数量为奇数，则点在多边形内；
如果交点数
模式识别线性判别算法
模式识别的经典算法之一，线性判别算法，也叫最大最小距离法~
基于最大后验概率的图像判别.pdf
基于最大后验概率的图像判别技术是一种在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用的方法，尤其在图像匹配和视觉跟踪方面表现突出。此技术的核心在于利用概率理论中的贝叶斯公式来评估不同图像区域间的相似性，从而实现准确的图像识别和定位。 ###一、最大后验概率（MAP）原理最大后验概率（MAP）估计是贝叶斯统计学中
LL(1) 文法判别与 First、Follow、Select 集合计算
使用 C 语言实现 LL(1) 文法判别，并计算 First、Follow 和 Select 集合。该实现满足编译原理实验需求，可能存在不足之处，欢迎探讨。
模式识别与机器学习判别函数
模式识别与机器学习这门课程中的判别函数与几何分类法相关知识。
D符号判别法：收益率唯一性判定
例1.27
| 年份 | 符号转变次数 | 符号转变类型 ||---|---|---|| 0 | 0 | 无 || 1 | 1 | 一次 || 2 | 2 | 二次 || 3 | 1 | 一次 |
例1.28
| 年份 | 符号转变次数 | 符号转变类型 ||---|---|---|| 0 | 0