大家好，机器学习导论的第26节课来了。这一节目复习了Fisher判别分析模型；讲解了Fisher判别分析与广义特征值问题的关系；探讨了如何求解广义特征值问题。
本节课程主要内容：
- 复习Fisher判别分析；
- 广义特征值问题。
张老师就讲到这里，希望大家学的开心，如果有问题大家可以留言讨论。
张志华教授简介
博士，北京大学数学科学学院概率统计系教授。加入北京大学之前为上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。也曾是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。
主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究。迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文。是美国“数学评论”的特邀评论员，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。
