判别分析

机器学习笔记（五）-高斯判别分析

WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言在机器学习笔记（四）-逻辑回归已经介绍了，软分类又分为概率判别模型：为代表的模型是逻辑回归；还有概率生成模型，为代表的是高斯判别分析
Blessy_Zhu·2020-07-08 20:13

线性判别分析（LDA）准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则...

分类器设计准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则Fisher准则Fisher线性判别分析LDA（LinearityDistinctionAnalysis）基本思想：对于两个类别线性分类的
weixin_34153893·2020-07-08 17:31

基于模式识别的的内窥镜肿瘤检测

使用线性判别分析、SVM(libSVM)，和BP神经网路获得分类结果。2.1主要理论(1)治疗结
weixin_33851604·2020-07-08 15:46

判别模型、生成模型与贝叶斯方法

生成模型：无穷样本==》概率密度模型=产生模型==》提取特征，预测（求条件概率）-判别模型：有限样本==》判别函数=预测模型==》提取特征，求概率大小（求联合概率）常见的判别模型：线性回归、对数回归、线性判别分析
vv428047423·2020-07-08 12:02

斯坦福机器学习： 网易公开课系列笔记（五）——高斯判别分析、朴素贝叶斯

高斯判别分析(Gaussiandiscriminantanalysis)判别模型和生成模型前面我们介绍了Logistic回归，通过学习hΘ(x)来对数据的分类进行预测：给定一个特征向量x→输出分类y∈{
NirHeavenX·2020-07-08 03:48

对鸢尾花数据集和月亮数据集，分别采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析

线性判别分析LDA鸢尾花数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_classificationclassLDA
qq_43948193·2020-07-08 03:10

人工智能与机器学习——采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析

人工智能与机器学习——采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析一、原理介绍1.线性判别分析（LDA）2.K均值聚类算法k-means3.SVM（支持向量机）算法二、线性LDA算法对鸢尾花数据集合月亮数据集二分类
栗子NZ·2020-07-08 02:38

机器学习入门 --- LDA与PCA算法（公式推导、纯python代码实现、scikit-learn api调用对比结果）

为什么要做降维：提高计算效率留存有用的特征，为后续建模使用在项目中实际拿到的数据，可能会有几百个维度（特征）的数据集，这样的数据集在建模使用时，非常消耗计算资源，所以需要通过使用降维方法来优化数据集线性判别分析
六之·2020-07-08 02:05

深度学习复习

的关系抑制过拟合使用归纳性更好的模型使用数据扩增技术降低模型的复杂度增加更多的数据Dropout在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃正则化降维方法LDA原理线性判别分析
WEI_69·2020-07-08 02:47

R语言——线性判别分析（LDA）

R语言——线性判别分析*线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。
JenKin Fang·2020-07-08 02:09

机器学习之Fisher判别分析

机器学习之Fisher判别分析一、算法描述1、W的确定2、阈值的确定3、Fisher线性判别的决策规则4、群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）二、Python代码实现一、算法描述
未见青山老。·2020-07-08 01:59

机器学习--Fisher线性判别

Fisher线性判别Fisher判别法介绍Fisher线性判别Fisher准则函数的定义python代码实现Fisher判别法介绍Fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的
三分奶茶七分糖丶·2020-07-08 01:21

数学建模之Fisher判别

理论，编程步骤和优缺点1.理论判别分析是用于判别个体所属群体的一种统计方法，判别分析的特点是根据已掌握的、历史上每个类别的若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则。
韩韩的博客·2020-07-08 01:16

线性模型（二）Fisher线性判别分析

线性判别分析，LinearDiscriminantAnalysis，一种用于二分类的很经典的线性学习方法，1936年由Fisher提出，so也称为Fisher判别分析。
doubleslow;·2020-07-07 23:15

高斯判别分析（GDA）Python代码

概要本篇博客主要是高斯判别分析（GDA）的Python代码。对于GDA的理论讲解请移步我的另一篇博客：斯坦福机器学习笔记（三）——高斯判别分析。
追梦者_AIer·2020-07-07 21:52

LDA(Linear Discriminant Analysis)

1.介绍线性判别分析（LDA）最常用作模式分类和机器学习应用的预处理步骤中的降维技术。目标是将数据集投影到具有良好类可分性的较低维空间上，以避免过度拟合（“维数灾难”）并降低计算成本。
枫叶千言·2020-07-07 21:53

线性判别分析

思想：给定训练样例集，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接近，异类样例的投影点尽可能远离。设Xi,μi,Σi分别表示第i类示例的集合、均值向量、协方差矩阵，若将数据投影到直线w上，则两类样本的中心在直线上的投影分别为wTμ0，wTμ1两类样本的协方差分别为wTΣ0w和wTΣ1w，即最大化目标"J=类中心点距/协方差和求解涉及到拉格朗日乘子法，奇异值分解等，详见西瓜书P62值得一
程序猿爱打DOTA·2020-07-07 18:30

20应用统计考研复试要点(part25)--简答题

假设检验的方法：z检验、t检验、F检验、卡方检验判别分析的目的，说出几种判别分析的方法按照一定的判
安财小山羊·2020-07-07 16:00

模式识别：PCA主分量分析与Fisher线性判别分析

本实验的目的是学习和掌握PCA主分量分析方法和Fisher线性判别方法。首先了解PCA主分量分析方法的基本概念，理解利用PCA分析可以对数据集合在特征空间进行平移和旋转。实验的第二部分是学习和掌握Fisher线性判别方法。了解Fisher线性判别方法找的最优方向与非最优方向的差异，将高维分布的数据进行降维，并通过Fisher线性判别方法实现高维数据在一维中分类。一、技术论述1.统计分析方法中的降维
Herbert_Zero·2020-07-07 14:40

周志华 《机器学习》之 第十章（降维与度量学习）概念总结

在前面章节中提到过LDA（线性判别分析）也可以当做一种简单降维处理。在周老师的这章中主要讲述PCA主成分分析算法对高维数据进行降维。降维是一种解决维数灾难的重要途径。
不系之舟913·2020-07-07 14:19

暑期学习小结

线性判别分析LDA原理总结：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html用法参考：http://scikit-learn.org/stable/modules
kyswdzz_0·2020-07-07 12:45

高斯判别分析(GDA)和朴素贝叶斯(NB)

生成模型和判别模型监督学习一般学习的是一个决策函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)或者是条件概率分布p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)。判别模型直接用数据学习这个函数或分布，例如LinearRegression和LogisticRegression。生成模型是先用数据学习联合概率分布p(x,y)p(x,y)p(x,y)，然后使用贝叶斯公式求p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)p(y∣x)=p
耐耐~·2020-07-07 07:35

Fisher的判别推导

一、Fisher算法的主要思想线性判别分析(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，1936年】提出，所以也称为
cwxasd·2020-07-07 06:41

高斯判别分析模型The Gaussian Discriminant Analysis model

高斯判别模型，内容其实非常简单对于大多数模型，无非就是做这么几件事情1.假设模型2.设定参数，表示概率3.用最大似然，通过样本算出参数4.用得到的参数，再去测试数据里计算概率高斯模型判别是是这样，因为是判别吗，所以我们就把判别结果用0，1两种结果来表示，这样自然就想到要用伯努利。高斯模型第二个假设是，我们认为对应两种判别结果分布于两种标准正态高斯模型。举个例子：比如一群男人追一个女神，都给女神写信
Johnny_Cuii·2020-07-07 06:54

机器学习入门例程：Iris 线性模型分类——逻辑斯蒂回归模型&LDA模型

本文就该数据集进行简单的机器学习入门代码操作实验，分别采用逻辑斯蒂回归模型、LDA（线性判别分析）模
”临、江仙·2020-07-07 03:54

Fisher线性分类器

文章目录1.Fisher线性判别基本原理：最佳W值的确定：阈值的确定Fisher线性判别的决策规则“群内离散度”与“群间离散度”2.Python代码参考文章1.Fisher线性判别线性判别分析是一种经典的线性学习方法
Time ??·2020-07-07 00:25

机器学习课程总结

参考文献：国科大周晓飞老师机器学习教学课件.周志华，机器学习，清华大学出版社，2016.课程内容线性分类感知机线性鉴别分析（LDA）/Fisher鉴别分析严格来说，LDA与Fisher判别分析稍有不同，
MYRLibra·2020-07-06 23:33

线性分类的数学基础与应用、Fisher判别的推导（python）、Fisher分类器（线性判别分析，LDA）

文章目录一、线性分类的数学基础与应用1、Fisher基本介绍2、Fisher判别思想3、举例二、Fisher判别的推导（python）1、代码2、代码结果三、Fisher分类器1、定义2、scikit-learn中LDA的函数的代码测试3、监督降维技术四、参考文献一、线性分类的数学基础与应用1、Fisher基本介绍Fisher判别法是一种投影方法，把高维空间的点向低维空间投影。在原来的坐标系下，可
p唯唯唯eng·2020-07-06 19:28

对鸢尾花数据集和月亮数据集，分别采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析(python编程)

二分类可视化分析目录一、简述算法线性LDA、k-means和SVM算法二、线性判别分析LDA1.鸢尾花数据集2.月亮数据集三、k-means聚类分析1.鸢尾花数据集2.月亮数据集四、SVM（支持向量机）
爱跑步的mango·2020-07-06 18:49

斯坦福机器学习笔记（三）—— 高斯判别分析

概述本篇博客主要是网易公开课上吴恩达教授讲解的机器学习视频中关于高斯判别分析的相关内容（网址为：http://open.163.com/movie/2008/1/A/R/M6SGF6VB4_M6SGHMFAR.html
追梦者_AIer·2020-07-06 17:03

对鸢尾花数据集和月亮数据集，分别采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析（python）

一、线性LDA算法1.定义：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，1936年】提出，所以也称为“
cwxasd·2020-07-06 16:40

数据挖掘常用的基本技术，主要有哪些？

1.统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
人工智能爱好者·2020-07-06 12:37

PCA(主成成分分析)和LDA(线性判别分析)详解-共性和区别

注：这里说的LDA实际上讲的是Fisherlineardiscriminantanalysis在machinelearning领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是unsupervised，也就是说不需要知道sample对应的label，而LDA是supervised，需要知道每一个数据点对应的label。下面分别解释PCA和LDA的基本原理1.PCAPCA被广泛用于数据
yj_isee·2020-07-06 10:48

统计-降维：线性判别分析LDA（Linear discriminant analysis）

一.什么是降维：有效信息的收集，无效信息的剔除假如我们有1000个基因，想在坐标系中表现出来，就需要1000个维度。然而事实上我们不可能画那么多维度，这就需要降维了image.png二.什么是LDA：LDA很像PCA，但是他致力于将已知种类的最大化分离监督学习，每个样本是有类别的输出在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候，比PCA之类的算法较优LDA不适合对非高斯分布样本进行降维降维最多降到类别数
PriscillaBai·2020-07-05 07:22

《机器学习》(周志华)课后习题参考答案

线性模型周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.3-编程实现对率回归周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.4-交叉验证法练习周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.5-编程实现线性判别分析周志华
FlyDremever·2020-07-05 05:10

线性判别分析

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）简称LDA，是一种监督学习方法。
Mr希灵·2020-07-05 00:58

随机森林分类和adaboost分类方法的异同之处

相对于经典线性判别分析，其分类效果一般要好很多。下说明这两种分类方法的相同和不同之处：1，相同：二者都是bootsrap自助法选取样本。2，相同：二者都是要训练很多棵决策树。
石贤芝·2020-07-05 00:40

人脸识别主要算法原理和公司

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
lp2007·2020-07-04 22:52

关于重温机器学习笔记-线性模型

线性模型包括了传统的线性回归、岭回归、Lasso回归，主要用于连续值的预测；逻辑回归虽然也是回归，但却是一种分类方法；LDA线性判别分析，则是一种降维方法；多项式回归，是使用线性模型训练数据的非线性函数
不胜人生一场醉·2020-07-04 11:31

机器学习-白板推导 P4_3 (线性判别分析)

机器学习-白板推导P4_3线性判别分析（Fisher判别分析）数据定义思想推导目标函数线性判别分析（Fisher判别分析）数据定义X=[x1x2...xN]T=[x1Tx2T⋮xNT]=[x11x12.
无知书童·2020-07-02 17:34

机器学习笔记 （四）线性回归

线性回归线性回归简单线性回归简单线性回归实现多元线性回归多元线性回归实现广义线性模型广义线性模型对数几率回归线性判别分析线性回归简单线性回归多元线性回归广义线性模型线性判别分析简单线性回归简单线性回归实现第一步
InfiniteYuan·2020-07-02 17:56

SPSS学习笔记【三】-聚类分析&判别分析

k均值聚类缺点：只对样本聚类，不能对变量聚类；参数（聚类个数）需要提前指定层次聚类样本和变量都可以聚类，不局限于参数选择将所有观测指标纳入系统形成树形图样本大时，计算慢判别分析自变量符合多元正态分布，不存在多重共线性所有自变量在各组之间协方差矩阵相等因变量确定且独立自变量和因变量符合线性假设聚类分析与判别分析的区别与联系都是研究分类的
Rnan-prince·2020-07-02 16:22

线性判别分析（LDA）原理详解

本文只讨论线性判别分析，因此后面所有的LDA均指线性判别分析。LDA思想LDA是一
洛北辰南·2020-07-02 16:13

数据分析方法论

原文1+原文2数据分析方法论主要有两大块：1）统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等；2）营销管理分析方法论：SWOT
pilongjiao·2020-07-02 14:04

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

这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA）做一个总结。
简之·2020-07-02 13:22

机器学习之LDA线性判别分析模型

机器学习之LDA线性判别分析模型#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedNov2121:03:142018@author:muli"""importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets
木里先森·2020-07-02 12:05

python3 Fisher线性判别分析(LDA)(含详细推导和代码）

1、线性判别原理线性判别分析是常用的降维技术,在模式分类和机器学习的预处理步骤中。
mengjizhiyou·2020-07-02 12:06

机器学习算法：多元高斯模型

本文结构如下：1：多元正态分布及可视化2：双高斯独立分布可视化3：从零开始推导多元高斯分布4：多元正态分布性质5：高斯判别分析模型6：高斯判别分析模型Demo1：多元正态分布及可视化多元正态分布也叫多元高斯分布
经年不往·2020-07-02 11:01

Fisher线性判别

总类内离散矩阵）的概念和几何意义一、Fisher算法描述(1)W的确定(2)阈值的确定(3)Fisher线性判别的决策规则二、Python实现1.代码2.结果显示：一、Fisher算法描述Fisher线性判别分析的基本思想
Please L·2020-07-02 09:11

人脸识别系列二 | FisherFace，LBPH算法及Dlib人脸检测

FisherFace算法FisherFace是基于线性判别分析(LDA)实现的。LDA算法思想最早由英国统计与遗传学家，现代统计科学的奠基人之一罗纳德*费舍尔(Ronald)提出。
just_sort·2020-07-02 06:54
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