改进求取Fisher矩阵的方法: 加权正则化Fisher矩阵
Fisher矩阵在机器学习和统计学中有着重要作用，传统上常通过对数据样本取平均来近似求取。然而，这种简单平均的方法存在一些局限性，比如可能受异常值影响、未充分考虑数据分布特性等。以下介绍几种改进求取Fisher矩阵的方法
1. 加权平均法
- 原理：简单平均法对每个样本赋予相同的权重，而加权平均法会根据样本的重要性或可靠性为每个样本分配不同的权重。例如，在分类问题中，对于分类边界附近的样本可以赋予更高的权重，因为这些样本包含更多关于模型决策边界的信息。
- 公式：改进后的Fisher矩阵计算公式为 F = ∑ i = 1
