判别分析第15页

斯坦福大学机器学习——高斯判别分析

同朴素贝叶斯一样，高斯判别分析（Gaussiandiscriminantanalysismodel,GDA）也是一种生成学习算法，在该模型中，我们假设y给定的情况下，x服从混合正态分布。

linkin1005·2020-07-28 02:39

高斯判别分析（GDA）Python代码

GDAPython代码#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/8/812:56#@Author:DaiPuWei#E-Mail:[email protected]#@Site:湖北省荆州市公安县自强中学#@File:GDA.py#@Software:PyCharmimportnumpyasnpfromsklearn.model_selec

DemonHunter211·2020-07-28 01:17

生成学习算法（Generative Learning Algorithms）

今天我们来聊一聊生成学习算法，内容主要包括生成模型和判别模型的比较，以及生成学习算法的一个例子——高斯判别分析（GaussianDiscriminantAnalysis,GDA）。

isMarvellous·2020-07-28 00:56

高斯判别分析

1）多值正态分布多变量正态分布描述的是n维随机变量的分布情况，这里的μ变成了向量，σ也变成了矩阵Σ。写作N(μ,Σ)。假设有n个随机变量x1,x2,…,xn。μ的第i个分量是E(X)，而Σii=Var(Xi)，Σij=Cov(Xi,Xj)。概率密度函数如下：其中|Σ|是Σ的行列式，Σ是协方差矩阵，而且是对称半正定的。当μ是二维的时候可以如下图表示：其中μ决定中心位置，Σ决定投影椭圆的朝向和大小。如

幸福诗歌·2020-07-27 19:19

Matlab聚类分析/判别分析

Netceor·2020-07-27 16:06

matlab距离判别分析的应用

matlab距离判别分析的应用一、定义距离判别法:距离判别分析方法是判别样品所属类别的一应用性很强的多因素决方法，其中包括两个样本总体距离判别法，多个样本距离判别法。

Mr_jiang_ge_ge·2020-07-27 16:40

13 MATLAB判别分析

技术提高效率·2020-07-27 16:05

【机器学习算法】高斯判别分析GDA

高斯判别分析 高斯判别分析（Gaussiandiscriminativeanalysis）是一个较为直观的模型，属于生成模型的一种，采用一种软分类的思路，所谓软分类就是我们对一个样本决定它的类别时使用概率模型来决定

Mankind_萌凯·2020-07-27 15:21

判别分析-基于matlab

原理介绍在生产、科学研究和日常生活中，经常会遇到对某一研究对象属于哪种情况作出判断。实际案例：（1）要根据这两天天气情况判断明天是否会下雨；（2）医生要根据病人的体温、白血球数目及其它症状判断此病人是否会患某种疾病；（3）根据之前关于破产企业与财务良好的企业的数据，来判断新的企业是否破产；从概率论的角度看，可把判别问题归结为如下模型。设共有n个总体：×1×2,…×n\times1\times2,\

小小小媛·2020-07-27 14:29

【斯坦福---机器学习】复习笔记之生成学习算法

本讲大纲：1.生成学习算法（Generativelearningalgorithm）2.高斯判别分析（GDA，GaussianDiscriminantAnalysis）3.朴素贝叶斯（NaiveBayes

sinat_25357975·2020-07-27 13:39

西瓜书习题3.5(线性判别分析/LDA)

编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0α\alphaα上的结果。

PandaDou·2020-07-16 03:14

《机器学习》周志华学习笔记第三章线性模型（课后习题）python 实现

4.线性判别分析（LDA是一种降维的方法）5.多分类学习：5.1基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题，拆分策略：一对一（OvO）一对其余（OvR）多对多(MvM):MvM的一种常用技术，纠错输

chuocuoyou8096·2020-07-15 21:43

manifold.LocallyLinearEmbedding（LLE）流形学习之局部线性嵌入算法详解

PrincipalComponentAnalysis(PCA,主成分分析)、IndependentComponentAnalysis（独立成分分析）、LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析

Quant_Learner·2020-07-15 19:09

阈值确定方法

除了模态法还有p参数法（p-tilemethod）,判别分析法（discriminantanalysismethod），可变阈值法（variblethresholding）等。

HRanny·2020-07-15 17:41

周志华-机器学习西瓜书-第三章习题3.5 LDA

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案，编程实现线性判别分析LDA，数据集为书本第89页的数据首先介绍LDA算法流程：LDA的一个手工计算数学实例：课后习题的代码：#coding=utf-8

weixin_34013044·2020-07-15 15:04

三维模型特征提取

到目前为止，国内外对特征提取的研究已日趋成熟并出现了很多特征提取方法，比如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部保留映射（LPP）等，但是它们仍存在某些缺陷。

开拓者5号·2020-07-15 11:34

机器学习实战笔记2——KNN及其实现

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2020-07-15 08:53

判别分析原理及R语言实现

判别分析内容判别分析做的好能挖掘数据最大的价值。

太上老君的炼丹炉·2020-07-15 07:33

数据分析学习总结笔记08：数据分类典型方法及其R语言实现

数据分析学习总结笔记08：数据分类典型方法及其R语言操作1判别分析1.1判别分析简介1.1.1判别分析概念1.1.2判别分析的种类1.2距离判别法1.2.1两总体距离判别1.2.2多总体距离判别1.3Fisher

Lynn Wen·2020-07-15 07:10

一、降维——机器学习笔记——降维（特征提取）

目录一、为什么要降维1、降维的分类2、示例二、第一部分，线性降维方法1、【PCA】主成分分析2、【LDA】判别分析3、【MDS】多维尺度分析三、第二部分，非线性降维方法1、【流形学习】2、【ISOMAP

Nicole_Liang·2020-07-15 06:06

刷题：《七月在线》机器学习笔试部分（一）

常见的判别式模型有线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。生成式模型（GenerativeModel）则会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然

冲动老少年·2020-07-15 01:16

数学建模基本模型(二) 分类模型

分类模型是什么分类模型分为判别分析和聚类分析。判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。

追涨杀跌一棵韭·2020-07-14 21:32

The Elements of Statistical Learning （第4章）

判别准则，判别分析，其实说的就是分类方法，分类公式。

8rfuz·2020-07-14 14:11

sklearn学习笔记

的一个机器学习算法库监督学习（supervisedlearning）1.netghbors:近邻算法svm：支持向量机kemel-ridge：核——岭回归discriminant——analysis：判别分析

燕山之边·2020-07-14 12:01

线性分类-感知机，线性判别分析，逻辑回归，高斯判别分析，朴素贝叶斯

线性回归线性分类硬输出-感知机硬输出-线性判别分析软输出-判别式：逻辑回归软输出-生成式：高斯判别分析软输出-生成式：朴素贝叶斯线性分类从线性回归到线性分类，通过激活函数或者降维来实现。

大力水手王老吉·2020-07-13 10:36

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis线性分类器判别式函数discriminantfunctions从判别式或后验概率到决策面线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis

zidaoziyande·2020-07-12 20:37

【机器学习西瓜书】第三章线性模型

【机器学习西瓜书】第三章线性模型文章目录【机器学习西瓜书】第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1基本形式给定由d个属性描述的示例

UIBE纪涵柏·2020-07-12 13:36

《统计学习导论》R语言代码整理

typepch（plottingcharacter）lty（linetypes）特定问题里的画图四、几类问题的关键代码第4章分类问题LogistisRegression-逻辑斯蒂回归-p112LDA/QDA-线性判别分析

菲"Q·2020-07-12 13:17

scikit-learn机器学习（三）--逻辑回归和线性判别分析LDA

scikit-learn机器学习（一）–多元线性回归模型scikit-learn机器学习（二）–岭回归，Lasso回归和ElasticNet回归scikit-learn机器学习（三）–逻辑回归和线性判别分析

蘇丶·2020-07-12 10:20

信用评分与数据挖掘（一～七）

其中，申请评分和行为评分比较成熟的是逻辑回归，其次层次聚类和判别分析、决策树。申请和信用评分需要比较好的解释性，也有的使用神经网络做，只是

weixin_33957648·2020-07-12 08:14

高斯判别分析算法及其python实现

高斯判别分析算法及其python实现http://m.blog.csdn.net/blog/u012300569/495605252015-6-8阅读260评论0高斯判别分析算法（Gaussiandiscriminatanalysis

愈差·2020-07-12 02:00

鱼绿子·2020-07-11 23:14

sklearn浅析（一）——sklearn的组织结构

三大模块监督学习（supervisedlearning）1.neighbors：近邻算法svm：支持向量机kernel-ridge：核——岭回归discriminant_analysis：判别分析linea

NirHeavenX·2020-07-11 21:44

Dimensionality Reduction（主成分分析PCA与线性判别分析LDA）

PCA原理：通常情况下，在收集数据集时会有很多的特征，这代表着数据是高冗余的表示，但是对于某个工程来说其实可能并不需要那么多的特征。所以就需要给数据进行降维（DimensionalityReduction）。降维可以简化数据，使数据集更易使用，降低时间开销，而且能减少一部分噪音的影响，使最后的效果变好。比如上图中，如果进行降维后再进行分类，将会易于处理。主成分分析（PrincipalCompone

上杉翔二·2020-07-11 19:10

机器学习笔记——5 生成学习算法(线性判别法LDA、二次判别法QDA及朴素贝叶斯NB算法的数学原理及其python实现)

本篇将首先介绍生成学习算法的基本思想，以此为基础，介绍在属性值为连续性和离散型下的两类常用的生成学习算法，分别是高斯判别分析(GuassDiscriminationAn

_Volcano·2020-07-11 00:42

百面机器学习｜第四章降维知识点

第四章降维引导语常见的降维方法有：主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影灯。本章主要讲主成分分析和线性判别分析。

蓝白绛·2020-07-10 21:23

统计学习导论之读书笔记（三）：分类（Classification）

统计学习导论之读书笔记（三）：分类1分类问题概述2为什么线性回归不可用3逻辑斯谛回归(二分类问题)3.1逻辑斯谛模型3.2估计回归系数3.3多元逻辑斯谛回顾4.线性判别分析（LDA）4.1LDAvs逻辑斯谛回归

Liang_DJ·2020-07-10 16:42

人脸识别主要算法原理

1.基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；2.基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等

JeremyZJM·2020-07-09 11:52

2018年机器视觉产业技术现状、发展趋势分析及发展前景预测

机器视觉的界定以及构成机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析

Y_YoungSun·2020-07-09 09:08

Learning Deep Features for One-Class Classification

2.分类方法分类方法有机器学习的支持向量机、神经网络、线性判别分析等，这些都是在原始数据上

Mying_·2020-07-09 08:56

R语言学习笔记：判别分析和聚类分析

1.判别分析：根据已知分类建立判别方法距离判别法：计算距离：dist()dist(x,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)x表示数据矩阵；method

zxymvp·2020-07-09 06:33

斯坦福机器学习实现与分析之五（高斯判别分析）

斯坦福机器学习实现与分析之五（高斯判别分析）http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4424436.html高斯判别分析（GDA）简介首先，高斯判别分析的作用也是用于分类

zdy0_2004·2020-07-09 04:22

线性判别分析(LDA)和python实现（二分类问题）

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）是一种经典的线性学习方法，思路是将两种数据投影到一条直线上，使这两种数据之间尽可能远离，且同类数据尽可能聚集在一起假如我们有如上图所示的

无聊的六婆·2020-07-09 04:21

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（二）

LDA既然叫做线性判别分析，应该具有一定的预测功能，比如新来一个样例x，如何确定其类别？拿二值分来来说，我们可以将其投影到直线上，得到y，然后看看y是否在超过某个阈值y0，超过是某一类，否则是另一类。

ytlcainiao·2020-07-09 04:18

机器学习实战笔记6——贝叶斯方法