判别分析

机器学习 西瓜书 Day03 线性模型

3.4线性判别分析简称LDA经典的线性学习方法找到一条直线，使同类样例的投影点尽可能接近。
皇家马德里主教练齐达内·2020-08-22 23:43

《ESL》第四章 分类的线性回归方法（阅读笔记）

文章目录1导言1.1问题一览仿射集log-odds线性判别分析和逻辑斯蒂回归1.2小结2指示矩阵的线性回归2.1问题一览形心▶Figure4.3的理解2.2小结3线性判别分析3.1问题一览LDA究竟是什么
qq_36896914·2020-08-22 22:39

统计概率模型-马尔科夫决策过程

统计概率模型1、高斯判别分析2、朴素贝叶斯3、隐马尔可夫模型4、最大熵马尔科夫模型5，条件随机场6，马尔科夫决策过程六、马尔科夫决策过程机器学习算法（有监督，无监督，弱监督）中，马尔科夫决策过程是弱监督中的一类叫增强学习
myazi·2020-08-22 13:38

[CS229学习笔记] 5.判别学习算法与生成学习算法，高斯判别分析，朴素贝叶斯，垃圾邮件分类，拉普拉斯平滑

本文对应的是吴恩达老师的CS229机器学习的第五课。这节课介绍了判别学习算法和生成学习算法，并给出了生成学习算法的一个实例：利用朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类。判别学习(DiscriminativeLearning)与生成学习(GenerativeLearning)对于机器学习的任务，可以简单描述为：给定一个输入点xxx，建立模型求其预测值hθ(x)h_\theta(x)hθ(x)。从贝叶斯学派的角度
一个球·2020-08-22 13:03

西瓜书总复习之第4章-决策树

（本文仅为个人方便复习回顾）之前的线性模型从最简单的最小二乘法开始，讨论输入属性有一个和多个的情形，接着通过广义线性模型延伸开来，将预测连续值的回归问题转化为分类问题，从而引入了对数几率回归，最后线性判别分析
conquer997·2020-08-22 02:38

西瓜书总复习之第3章-线性模型

第3章-线性模型3、线性模型3.1线性回归3.2线性几率回归3.3线性判别分析3.4多分类学习3.5类别不平衡问题3、线性模型（本文仅为个人方便复习回顾）谈及线性模型，其实我们很早就已经与它打过交道，还记得高中数学必修
conquer997·2020-08-22 02:37

MATLAB 距离函数及用法

判别分析时，通常涉及到计算两个样本之间的距离，多元统计学理论中有多种距离计算公式。MATLAB中已有对应函数，可方便直接调用计算。
haoji007·2020-08-22 01:43

LDA 线性判别分析

LinearDiscriminantAnalsys(LDA)islikePCA,butisfocusesonmaximzingtheseperatibilityamongknowncategories.BetweenPCAandLDABothrankanewaxisBothtrytoreducedimensionsthewaytoPCAischosenthemostvariationandpoor
云起时下有岚溪·2020-08-22 00:20

多元高斯分布的MLE、贝叶斯条件概率和线性判别分析LDA的生成方法总结

注意一下都是基于随机变量之间独立同分布，所以公式里的相关系数p等于0，没有出现。GaussianmodelClass-PosteriorProbability:logp(y|x)log⁡p(y|x)andClass-PriorProbability:p(y)p(y)Lineardiscriminantanalysis:参考wiki定义：和PCA、因子分析的区别：和聚类分析的关系：wiki中举得LD
NockinOnHeavensDoor·2020-08-19 23:23

模式识别课程(四)-线性分类器/线性判别函数

目录前言概念回顾生成式模型判别式模型线性判别函数Fisher线性判别分析感知机法则总结前言本笔记是笔者课程学习中所做笔记(绝对原创)，转载请联系作者有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725码字不易
阿瑟_f7b5·2020-08-19 08:19

基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现

基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现一、前言及回顾二、定义分类结果可视化函数三、10行代码实现葡萄酒数据集分类四、完整代码五、降维压缩数据技术总结基于sklearn的线性判别分析(LDA)
Charzous·2020-08-19 00:12

声纹识别-3.i-vector/PLDA（上篇）

声纹识别领域仍具很大影响力的i-vector1/PLDA2(identificationvector,ProbabilisticLinearDiscriminantAnalysis，辨识向量，概率线性判别分析
白水煮蝎子·2020-08-19 00:21

机器学习 高斯判别分析的数学原理及Python简单可视化实现

一、生成学习算法判别学习算法，为对整个样本集进行总体建模（即对P{y|x}建模，给定特征时输出某种结果的概率），训练得到参数后对给定的输入代入参数得到输出。在分类问题中，有一类算法叫生成学习算法，会对不同的类别分别进行建模（即对P{x|y}建模，给定结果时显示某种特征的概率)，然后把输入分别用不同类别模型进行处理，看最符合哪个。使用生成模型进行输出分类(以0-1分类为例）时，往往还会计算P{y}的
ShiZhanfei·2020-08-18 10:58

R语言实现主成分分析与典型相关分析

《数据分析方法》–梅长林各章原理及R语言实现数据描述性分析回归分析方差分析4.主成分分析与典型相关分析判别分析聚类分析Bayes统计分析4.1主成分分析4.1.1总体主成分的求法  求主成分归结为求样本
胖虎卖汤圆·2020-08-18 10:42

R语言的SVM分类和贝叶斯

由于需要对数据进行分类，进一步进行判别，故对数据进行SVM和贝叶斯判别分析。
dltan·2020-08-18 02:02

运用sklearn进行线性判别分析(LDA)代码实现

基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现一、前言及回顾本文记录使用sklearn库实现有监督的数据降维技术——线性判别分析（LDA）。
Charzueus·2020-08-17 22:00

【温故而知新】高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)

给定数据集；概率判别模型是直接去求，如下：高斯判别分析是一种概率生成模型，这里我们需要最大化后验概率估计，对于二分类，高斯判别分析并不是直接去求和的值，而是去比较与的大小关系,而是对联合概率进行建模；由贝叶斯公式可知
caicaiatnbu·2020-08-17 21:26

【温故而知新】线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种经典的线性分类方法。
caicaiatnbu·2020-08-17 21:54

logistic regression 处理鸢尾花数据集

它最初是埃德加·安德森从加拿大加斯帕半岛上的鸢尾属花朵中提取的地理变异数据，后由罗纳德·费雪作为判别分析的一个例子，运用到统计学中。
yt4766269·2020-08-16 17:54

ML笔记——CH3 线性模型

1.通过线性回归模型进行准确预测的方法：最小二乘法；2.分类的方法：线性判别分析、多分类学习策略。
猴子姑娘呀·2020-08-16 10:08

机器学习系列手记（四）：降维之线性判别分析与主成分分析

降维线性判别分析与主成分分析相同点：若将LDA扩展到高维情况，多类的类间散度矩阵不能按照二分类的情况进行的定义，此时可以得到与PCA类似的步骤，用于求解具有多个类别标签高维数据的降维问题。
岳小刀·2020-08-16 10:26

LDA和PCA降维总结

文章目录线性判别分析（LDA）LDA思想总结图解LDA核心思想二类LDA算法原理LDA算法流程总结LDA和PCA区别LDA优缺点主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）思想总结图解PCA核心思想PCA算法推理
vector_xfy·2020-08-16 10:56

线性判别分析

LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析）(discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis)和QuadraticDiscriminantAnalysis
数据科学家修炼之道·2020-08-16 10:44

机器学习算法的Python实现 (1)：logistics回归 与 线性判别分析（LDA）

本文主要包括：1、logistics回归2、线性判别分析（LDA）使用的python库：numpymatplotlibpandas使用的数据集：机器学习教材上的西瓜数据集3.0αIdxdensityratio_su
Will-Lin·2020-08-16 10:51

（有监督数据降维）线性判别分析 - LDA

如何使用LDA进行数据降维三，示例sklearn官网-sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation一，LDA的基本思想及数学分析参考：【机器学习】LDA线性判别分析参考
壮壮不太胖^QwQ·2020-08-16 09:08

特征工程笔记

特征工程特征工程特征抽取字段数据特征抽取文本特征抽取特征预处理：基本的处理-缺失值处理(pandas)归一化标准化特征降维特征选择主成分分析（PCA）线性判别分析法（LDA）使用sklearn进行数据挖掘特征工程数据和特征决定了机器学习的上限
心灵在路上·2020-08-16 09:19

机器学习：线性判别分析（fisher判别）

引入由于线性判别函数易于分析，所以关于这方面的研究特别多。历史上，这一工作是从R.A.Fisher(1936年)的经典论文开始的。应用统计方法解决模式识别问题时，一再碰到的问题之一是维数问题。在低维空间里解析上或计算上行得通的方法，在高维空间里往往行不通。因此，降低维数有时就成为处理实际问题的关键。我们可以考虑把d维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间，即把维数压缩到一维。这在数学上总是容易办
安安csdn·2020-08-16 09:48

机器学习-线性判别分析python实现

西瓜书p60importnumpyasnpdataset=[[0.697,0.460,1],[0.774,0.376,1],[0.634,0.264,1],[0.608,0.318,1],[0.556,0.215,1],[0.403,0.211,1],[0.481,0.149,1],[0.437,0.211,1],[0.666,0.091,0],[0.243,0.267,0],[0.245,0.0
yeats_bit·2020-08-16 09:06

机器学习算法（四）：线性判别分析（LDA）

LDA的全称是LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析），是一种supervisedlearning监督学习。
意念回复·2020-08-16 09:49

经典机器学习系列(二)【线性判别分析LDA】

  线性判别分析，英文名称LinearDiscriminantAnalysis(LDA)是一种经典的线性学习方法。本文针对二分类问题，从直观理解，对其数学建模，之后模型求解，再拓展到多分类问题。
小小何先生·2020-08-16 09:41

机器学习——降维（主成分分析PCA、线性判别分析LDA、奇异值分解SVD、局部线性嵌入LLE）...

机器学习——降维（主成分分析PCA、线性判别分析LDA、奇异值分解SVD、局部线性嵌入LLE）以下资料并非本人原创，因为觉得石头写的好，所以才转发备忘(主成分分析（PCA）原理总结)[https://mp.weixin.qq.com
weixin_34049948·2020-08-16 09:16

数据降维——主成分分析、因子分析、线性判别分析

数据降维就是降低数据的维度，有两种方式：1、一种是特征选择：直接选取原有维度的一部分参与后续的计算和建模过程，用选择的维度替代所有维度，整个过程不产生新的维度。方法：（1）经验法：根据业务经验选择（2）测算法：通过不断测试多种维度选择参与计算，通过结果来反复验证和调整并最终找到最佳特征方案（3）统计分析方法：通过相关性分析不同维度间的线性相关性，在相关性高的维度中进行人工去除或筛选；通过计算不同维
weixin_33989058·2020-08-16 09:11

线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD（FisherLinearDecriminant），LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2二分类问题原理小结：对于二分类LDA问题，简单点来说，是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w（一维
weixin_33836223·2020-08-16 09:01

EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型...

特别鸣谢~）：由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法”一节得知：判别模型求的是条件概率p(y|x)，生成模型求的是联合概率p(x,y).即=p(x|y)∗p(y)常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析
weixin_30900589·2020-08-16 09:11

基于图正则化稀疏判别分析的人脸识别

基于图正则化稀疏判别分析的人脸识别摘要流形学习和稀疏表示的分类技术是人脸识别的两种流行的技术。因为流形学习能用低维表示高维数据，广泛应用于计算机视觉和模式识别。
王者小金·2020-08-16 08:58

线性判别分析（Linear Discriminant Analyst）

线性判别分析LDA为了最优分类，我们要计算后验概率P(G|X)。
godspeedkaka·2020-08-16 08:24

机器学习 线性判别分析（linear discriminant analysis）

一、基本原理1.模型形式LDA模型主要用于分类数据的降维，往往每个样本会有很多属性以及一个所属类别，假设有d个属性，那么样本空间就是d维的，通过LDA模型可以将d维数据投影到某个超平面，从而降低维度。这个超平面也不是随便选择的，它需要同一类的样本投影到超平面后距离尽量小，同时，不同类的样本投影到超平面后距离又要尽量大。说白了就是映射到超平面后，相当于聚了个类，同一类的尽量待在一块，不同类尽量隔开。
踏雪无痕js·2020-08-16 08:40

【机器学习】降维方法(二)----线性判别分析(LDA)

判别分析首先了解了一下判别分析。判别分析(DiscriminantAnalysis)是多元统计中用于判别样本所属类型的一种方法。
htshinichi·2020-08-16 08:06

基于Fisher线性判别分析的手写数字识别

基于Fisher线性判别分析的手写数字识别Fisher算法简介：为简单起见，我们以两类问题1和2的分类来说明Fisher判别法的原理，看下面的图，为识别w1类和w2类，通过选择适当的投影方向可以比较好的分开这两类
日事日毕_日清日高·2020-08-16 08:10

文本分类之降维技术之特征抽取之LDA线性判别分析

背景：为什么需要特征抽取？基于的向量空间模型有个缺点，即向量空间中的每个关键词唯一地代表一个概念或语义单词，也就是说它不能处理同义词和多义词，然而实际情况是：一个词往往有多个不同的含义，多个不同的词可以代表一个概念。在这种情况下，基于的向量空间模型不能很好的解决这种问题。特征抽取方法则可以看作从测量空间到特征空间的一种映射或变换,一般是通过构造一个特征评分函数,把测量空间的数据投影到特征空间,得到
红豆和绿豆·2020-08-16 08:55

scikit-learn linearRegression 1.2 线性与二次判别分析

线性判别分析(LDA)(discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis)和二次判别分析(QDA)(discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis
瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-08-16 08:52

机器学习之降维方法：PCA和LDA的区别

一、PCA（主成分分析）二、LDA（线性判别分析）1、二类LDA原理2、多类LDA原理3、LDA算法流程4、LDA算法小结三、LDA和PCA区别一、PCA（主成分分析）PCA是一种无监督的数据降维方法降维是对数据高维度特征的一种预处理方法
平原2018·2020-08-16 08:52

机器学习实战-64:线性判别分析降维算法(Linear Discriminant Analysis)

机器学习实战-64:线性判别分析降维算法深度学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读！机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习(强化学习)。
MTVideoAI·2020-08-16 08:05

sklearn降维1: 线性判别分析LDA原理python过程

importpandasaspd#df=pd.read_csv('iris.data',header=None,sep=',')df=pd.io.parsers.read_csv(filepath_or_buffer='https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',header=None,sep=
弎见·2020-08-16 08:23

线性与二次判别分析法

线性判别分析法(discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis)和二次判别分析法(discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis
quliulangle·2020-08-16 08:05

理解fisher判别分析

原理fisher判别法是去找一个过原点的直线，这个直线要达到的效果如图：具体实现方法：注：这里的Sw为离差阵，也叫做协方差矩阵。w即为这条直线的方向直线为Y=wX临界点y0=(n0*u0+n1*u1)/(n0+n1)判别时计算数据在线上的投影，将此投影与聚类的中心投影相比较得出此数据应属于哪一类。实战例：为了解某河段As，Pb污染状况，设在甲，乙两地监测，采样测的这两种元素在水中和底泥中的浓度（如
either up or down·2020-08-16 08:17

LDA原理（剖析源代码，详解）

上篇文章我们讲解了PCA的原理，在这里我们先分析一下PCA和LDA的区别LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。
翻滚吧~CODE君·2020-08-16 08:25

sklearn的lda降维

LDA全称：线性判别分析用途：用来对数据进行降维或分类目标：LDA关注的是能够最大化类间区分样本将特征空间（数据集中的多维样本）投影到一个维度更小的K子维样本中，同时保持区分类别的信息。
靓玲珑·2020-08-16 07:34

使用python进行LDA分析

线性判别分析也是一种子空间投影技术，但是它的目的是用来分类，让投影后的向量对于分类任务有很好的区分度。
古杜且偲·2020-08-16 07:28

【机器学习】 线性判别分析(LDA)

LDA的主要思想是：使投影后类内方差最小，类间方差最大，如下图所示。我们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。为了找到比较好的投影向量，我们需要定义一个对于分类好坏的度量。目标函数可以定义为如下：然而，投影均值之间的距离并不是一个好的度量方式，因为它没有考虑类内的标准差。如下面的例子：解决方法是用类内散度对类间差值
CC‘s World·2020-08-16 07:06
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