Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Linear Discriminant Analysis (LDA) has been a popular method for extracting features which preserve class separability. It has been widely used in many fields of information processing, such as machine learning, data mining, information retrieval, and pattern recognition. However, the computation of LDA involves dense matrices eigen-decomposition which can be computationally expensive both in time...
Linear Discriminant Analysis (LDA) has been a popular method for extracting features that preserves class separability. The projection functions of LDA are commonly obtained by maximizing the between-class covariance and simultaneously minimizing the within-class covariance. It has been widely used in many fields of information processing, such as machine learning, data mining, information retrieval,...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.