【パターン認識ラジオ】08-2 今日はQDAを掘った方が良さそうだ

学ぶあなたの応援団長で夢と科学のくに東京カンタァーランドのメインキャラクターをやらしてもらってます、橘カンタァーです。 ご存じの通り、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 「2024年度 ＩＣＴ利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します！ リサーチラボノートは100冊発注しましたので、1冊目を使い果たしたら、discordのDMで言ってください。お届けします。 #案件並みにコクヨ推してる 縦に展開していくと、眼球の移動距離が短くて首を縦に振る筋肉を使うので、「できる！わかる！」という気分になりやすいですね！ クラス内分散共分散行列S=S_1=S_2の時、QDAの判別曲面は、LDAの判別平面に一致するのか？それが問題だ？ クラス1の中心ベクトルm_1, クラス2の中心ベクトルm_2が既知として、全てのデータの平均を原点に合わせるように平行移動しても一般性を失わない。m_2=-m_1 LDAの判別面上の点は x^T w=0を満たす。ただし、w=S^-1 (m_1-m_2) QDAの判別面上の点は (x-m_1)^T (S^-1) (x-m_1)=(x-m_2)^T (S^-1) (x-m_2)を満たす。 なんと、両者は一致するのです！ 「サポートベクトル」って何やねん、はもうちょっと先でお話しします。 ではまた！

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