判别分析

我的机器学习/深度学习之路--LDA线性判别分析

只说二分分类问题：数据采用(3条消息)史上最好的LDA(线性判别分析)教程_jnulzl的专栏-CSDN博客_lda线性判别分析这篇博客的。
天青色呀·2021-11-29 13:00

拓端tecdat|R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）

p=5689原文出处：拓端数据部落公众号判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。
·2021-11-25 17:05

topic model(LDA 主题模型)

LDA简介在老师讲主题模型的时候看到这个LDA，刹时觉得很熟悉，在机器学习中，其实有两个LDA，一个是平时接触比较多的LinearDiscriminantAnalysis即线性判别分析，另一个便是这篇文章的主角
ccaicaic·2021-11-19 20:13

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24354本文介绍简化模型构建和评估过程。caret包的train函数可用于使用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中选择“最佳”模型从训练集估计模型性能首先，必须选择特定的模型。调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘(PLS)模型，则必须指定要评估的PLS组件的数量。一旦定义了模型和调整参数值，还应指定重采样的类
·2021-11-18 17:42

字节算法实习生

当时投了一下简历，没想到过了…主要做的是跟自然语言处理方面的自我介绍常用分类机器学习算法，我说逻辑回归、决策树、SVM、线性判别分析，然后让我手推交叉熵，让我讲原理，然后我说了个大概，后面就是讨论SVM
aJupyter·2021-11-17 14:42

educoder 机器学习 --- 线性判别分析

第1关：线性判别分析-随机生成数的降维#encoding=utf8importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinvdeflda(X,y):'''input:X(ndarray
木右加木·2021-11-08 17:26

机器学习（三）线性判别准则与线性分类编程实践

不同于PCA方差最大化理论，线性判别分析(lineardiscriminantanalysis，LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用
Karmen_·2021-11-05 23:59

人工智能学习笔记 Fisher 线性分类器的设计与实现 实例1

学习来源：线性判别分析LDA原理总结-刘建平Pinard-博客园Fisher线性分类器的设计与实现_海绵的博客-CSDN博客一、实验内容二、基本思想若把样本的多维特征空间的点投影到一条直线上，就能把特征空间压缩成一维
Zed222·2021-11-01 20:11

【机器学习】机器学习之线性判别分析(LDA)

目录一、线性判别分析介绍二、线性判别分析原理1.类内散度矩阵（within-classscattermatrix）2.类间散度矩阵（between-classscattermatrix）3.广义瑞利商(
Max_Shy·2021-10-31 16:25

机器学习-有监督学习-降维：LDA算法(Linear Discriminant Analysis, 线性判别分析)

LDA是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维。相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法。在PCA中，算法没有考虑数据的标签（类别），只是把原数据映射到一些方差比较大的方向上而已。LDA的中心思想：投影后类内方差最小，类间方差最大。要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。一、LDA数学推导现在我们首
忍者の乱太郎·2021-10-29 20:29

基于图嵌入的降维算法——局部敏感判别分析(Locality Sensitive Discriminant Analysis ，LSDA)

0、前言上一篇介绍了边界Fisher分析（MFA），这一篇承接上一篇，继续介绍局部敏感判别分析(LocalitySensitiveDiscriminantAnalysis，LSDA)相关理论，下一篇介绍判别最大化边界投影
机器猫001·2021-10-26 16:20

基于图嵌入的降维算法——边界Fisher分析（MFA）

线性降维算法最典型的包括：主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)和线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)。PCA
机器猫001·2021-10-26 10:46

机器学习基础知识点

机器学习基础知识点文章目录机器学习基础知识点监督学习回归线性回归岭回归lasso回归分类k最近邻分类朴素贝叶斯分类logistic回归支持向量机其他随机梯度下降线性判别分析决策树无监督学习聚类k均值分层次聚类谱聚类高斯混合模型降维
陆嵩·2021-10-24 14:14

详解线性判别分析(LDA)

类内散度矩阵与类间散度矩阵目标函数对欧米伽大小的无关性拉格朗日乘子法LDA做法总结本文着重于思想的理解与公式的推导~LinearDiscriminantAnalysis（LDA）是一种经典的线性学习方法，亦称“Fisher判别分析法
yellowTvT·2021-10-04 12:05

关于线性分类 - 从线性回归到其他机器学习模型到线性分类

统计机器学习1、线性回归：从三个方面来打破：属性、全局、系数①属性非线性：②全局非线性：③系数非线性：全局性：数据未加工：2、线性分类线性分类有两种①硬分类：②软分类：3、感知机模型（硬分类）4、线性判别分析
guieraxbc·2021-09-08 00:08

机器学习基础篇：感知机、线性判别、逻辑斯蒂回归、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯目录感知机、线性判别、逻辑斯蒂回归、朴素贝叶斯感知机感知机模型解决的问题模型形式(定义)学习策略求解算法线性判别模型形式学习策略求解算法概率判别模型：逻辑斯蒂回归模型形式学习策略概率生成模型：高斯判别分析模型形式朴素贝叶斯参考感知机感知机是二类分类的线性分类模型
guieraxbc·2021-08-31 01:02

Python机器学习入门(五)之Python算法审查

目录1.审查分类算法1.1线性算法审查1.1.1逻辑回归1.1.2线性判别分析1.2非线性算法审查1.2.1K近邻算法1.2.2贝叶斯分类器1.2.3分类与回归树1.2.4支持向量机2.审查回归算法2.1
·2021-08-27 17:20

线性判别分析（LDA）与Fisher判别分析（FDA）降维原理

然鹅，我们常用到的基本就只有两个，一个是主成分分析（PCA），另一个则是今天所要介绍的Fisher判别分析（FisherDiscriminantAnalysis，FDA）。主成分分析的基本思想：设法将
府学路18号车神·2021-08-11 14:53

【机器学习笔记】task01：基础术语、模型评估和选择

的学习内容序号任务内容学习视频链接完成情况1第1，2章绪论模型评估与选择(1)1.4-归纳偏好(2)2.3.3-ROC与AUC及其之后可以跳过✅2第3章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析
浪里摸鱼·2021-07-13 19:02

机器学习之线性判别分析（LDA）详解（附多维红酒数据集的LDA降维代码实现）

机器学习20_线性判别分析（LDA）详解（2021.07.07）一.究极总结：投影后类内方差最小，类间方差最大。
Demo_xxx·2021-07-07 17:43

机器学习-线性模型-LDA（线性判别分析）PYTHON 代码实现

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisdefweight(x,y):u=[]classify=np.unique(y)foriinrange(len(classify)):u.append(
ZSXHZXY·2021-07-02 19:59

常见的机器学习模型

1.线性判别分析线性分类器由权重向量和偏置组成。给定一个样例，那么相应的预测值就是上面的分类过程包括两步。首先，通过权重向量，样例空间被映射到一个一维空间中（
super_zhang·2021-06-25 15:24

LDA线性判别分析

LDA线性判别分析PCA不考虑label，属于unsupervised，那么LDA就是考虑了y的label。
史努B·2021-06-20 15:54

SPSS-聚类分析

根据聚类对象的不同可分为以下两种:样本聚类,又称Q型聚类变量聚类,又称R型聚类SPSS的Classify子菜单中提供了5种分类分析方法:1.两步聚类2.K-means(快速聚类)3.分层聚类4.分类树5.判别分析主要前三种
Co_zy·2021-06-11 04:28

2019-04-29

偏最小二乘法降维在微阵列数据判别分析中的应用10
T_129e·2021-06-08 13:41

线性模型-机器学习

1.1.1输入输出1.1.2算法流程1.1.3代码实现1.2广义线性模型二、回归问题2.1逻辑回归问题2.1.1输入输出2.1.2算法流程2.1.3损失函数2.1.4使用梯度下降算法求解逻辑回归问题2.2线性判别分析
文艺小码农·2021-06-05 22:25

西瓜书笔记3: 线性模型

3.1基本形式3.2线性回归情形1,输入属性只有1个情形2,样本属性d个,多元线性回归线性模型变化,广义线性模型3.3对数几率回归对数几率函数对数几率回归参数估计-极大似然法求最优解-牛顿法3.4线性判别分析参数估计
lagoon_lala·2021-05-08 00:59

LDA（线性判别分析或称Fisher线性判别）

两类线性判别分析数据：N个样本数据
五秋木·2021-05-07 18:25

数据分析方法、常用指标&术语、QQ模型、比例与比率、倍数与番数、同比和环比

数据分析方法基本数据分析方法对比分析法分组分析法交叉分析法结构分析法漏斗图分析法综合评价分析法矩阵关联分析法高级的数据分析方法相关分析法回归分析法聚类分析法判别分析法主成分分析法因子分析法对应分析法时间序列分析中常用的指标或术语平均数绝对数
SilenYoung·2021-05-06 15:32

7.5 数据降维

常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。
佩雷尔曼·2021-05-02 10:58

数据降维：主成分分析PCA、线性判别分析LDA、基于核的KPCA

通过降维实现数据压缩特征提取：将原始特征空间映射变换到新的特征子空间中去特征提取可以理解为一种保持大部分相关信息，同时对数据进行压缩的一种方法。特征提取不仅可以用来提高学习算法的存储空间或计算效率还可以通过减少维数灾难来提高预测性能，尤其是在使用了非正则化模型的时候。fromIPython.displayimportImage%matplotlibinline1.通过主成分分析PCA实现无监督降维
AIHUBEI·2021-04-28 20:44

线性判别分析（LDA）原理总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：机器学习算法那些事前言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，以下简称LDA）是有监督的降维方法
小白学视觉·2021-04-26 10:00

R语言中Fisher判别的使用方法

1.判别分析与Fisher判别不严谨但是通俗的说法，判别分析（DiscriminantAnalysis）是一种多元（多个变量）统计分析方法，它根据样本的多个已知变量的值对样本进行分类的方法。
·2021-04-17 14:19

DataWhale集成学习Task5--掌握基本的分类模型

文章目录总览收集数据集并选择合适的特征选择度量模型性能的指标选择具体的模型并进行训练逻辑回归基于概率的分类模型：线性判别分析基于贝叶斯公式对线性判别分析的理解降维分类的思想理解线性判别分析朴素贝叶斯决策树支持向量机
程序员狐小李·2021-03-27 22:36

DataWhale第23期组队集成学习上-Task5

1.逻辑回归Logisticregression1.1推导1.2小结又改变一下1.3其他：梯度上升法与梯度下降法1.3.1梯度上升法1.3.2梯度下降法2.基于概率的分类模型2.1有关贝叶斯2.2线性判别分析
DreamStar_w·2021-03-27 14:26

机器学习之线性判别分析LDA

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA）是一种经典的线性学习方法，LDA算法既可以用来监督式的降维，也可以用来分类。
yangtom249·2021-02-16 23:17

机器学习——Linear Classification（线性分类）（一）

LinearClassification目录LinearClassification线性回归与线性分类线性分类模型感知机模型模型推导求解线性判别分析LDA模型推导求解LogisticRegression
Creepy_Rabbit·2021-01-28 21:57

【lssvm预测】基于matlab飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【含Matlab源码 142期】

对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks）和费雪判别分析
紫极神光·2021-01-23 09:03

【lSSVM预测】飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lSSVM预测【Matlab 011期】

对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks）和费雪判别分析
星斗月辉·2021-01-21 11:40

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【Matlab 110期】

对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks）和费雪判别分析
紫极神光·2021-01-20 18:37

深入浅出线性判别分析（LDA），从理论到代码实现

©作者｜善财童子学校｜西北工业大学研究方向｜机器学习/射频微波在知乎看到一篇讲解线性判别分析（LDA，LinearDiscriminantAnalysis）的文章，感觉数学概念讲得不是很清楚，而且没有代码实现
PaperWeekly·2021-01-19 13:54

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测

对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks）和费雪判别分析
青鸟语·2021-01-03 17:48

【lssvm预测模型】基于蝙蝠算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测

对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussianprocesses），正则化网络（regularizationnetworks）和费雪判别分析
青鸟语·2021-01-03 13:59

【答案】学堂在线《数据分析方法与R软件》期末答案

（1）多元正太分布检验（2）多元方差-协方差分析（3）聚类分析（4）判别分析（5）主成分分析（6）对应分析（7）因子分析（8）典型相关性分析（9）定性数据模型分析（10）路径分析(或称多重回归、联立方程
马小酥·2021-01-02 20:10

流形学习（manifold learning）综述

流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习
一片祥云·2020-12-30 15:27

机器学习 --- 线性判别分析

简介线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上因为最早由Fisher提出，因此亦称“Fisher判别分析”。
菜鸟_King·2020-12-11 16:30

机器学习算法_10 个常用机器学习算法

(给算法爱好者加星标，修炼编程内功)来源：机器之心本文介绍了10大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
weixin_39769406·2020-12-05 21:38

多元统计分析及R语言建模（第五版）——第6章 判别分析课后习题

第6章判别分析文章会用到的数据请在这个网址下下载多元统计分析及R语言建模（第五版）数据练习题1）考虑两个数据集x1=[372447]，x2=[695748]（1）计算Fisher线性判别函数library
疏影月·2020-12-02 15:34

数据预处理之降维-PCA和LDA

一、LDA（线型判别分析-LinearDiscriminantAnalysis）1.基本原理给定训练集样例，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能的接近、异类样例的投影点尽可能地远离；在对新样本分类时
数据万花筒·2020-10-13 13:13

线性判别分析LDA：详解及数学原理

目录简介数学分析Python实现简单的LDA简介线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)是一种经典的线性学习方法。并且LDA是一种监督学习的降维技术。
狂奔的菜鸡·2020-10-08 15:30
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