判别分析第17页

传统人脸识别算法及缺点

此外，像邻域保值映射（NPE）和线性判别分析（L

tangury·2020-07-02 05:55

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)

中文)martinScikit-Learn各算法详细参数速查手册中文线性模型1线性回归2线性回归的正则化21Lasso回归L1正则22岭回归L2正则23ElasticNet弹性网络正则3逻辑回归4线性判别分析决策树

ice_martin·2020-07-02 03:43

多元统计分析——数据降维——Fisher线性判别分析（LDA）

一、LDA的思想Fisher线性判别分析(Fisher'sLinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA)是一种有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。

xia ge tou lia·2020-07-02 03:52

多元统计分析——分类分析——基于Fisher线性判别分析（LDA）的分类

一、两分类问题1、LDA分类1.1、概念判别分析旨在寻找一种分类规则，而分类分析更进一步：将新的观察对象分到一个合适的类别——即在分析过程中进行的预测。

xia ge tou lia·2020-07-02 03:18

利用R语言如何判别和分类

若有错误，也请及时指出，大家相互学习，共同进步判别分析（discriminantanalysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通

数据挖掘运爷·2020-07-01 19:58

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 学习笔记 + matlab实现

综述线性判别分析(LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。

小鹅鹅·2020-07-01 17:33

线性判别分析Linear Discriminant Analysis (LDA)

www.dataivy.cn/blog/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90linear-discriminant-analysis_lda/判别分析

Smith先生·2020-07-01 16:52

spss 卡方检验，Logistic回归方法

每天进步一点点案例：新生儿体重较低影响因素1:影响因素分析，求出哪些自变量对因变量发生概率有影响，并计算各自变量对因变量的比数比；2:作为判别分析方法，来估计各种自变量组合条件下因变量各类别的发生概率，

YmeBtc·2020-07-01 15:15

机器学习降维之线性判别模型(LDA)

1.LDA简介线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种监督学习的降维方法，也就是说数据集的每个样本是有类别输出。

谓之小一·2020-07-01 14:05

Fisher判别分析详解

Fisher判别分析将高维度空间的样本投影到低维空间上，使得投影后的样本数据在新的子空间上有最小的类内距离以及最大的类间距离，使得在该子空间上有最佳的可分离性可以看出右侧投影后具有更好的可分离性。

PinappleMi·2020-07-01 12:50

关于聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析等多元统计分析方法

主成分分析与因子分析的区别1.目的不同：因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成，因此就是要从数据中控查出对变量起解释作用的公共因子和特殊因子以及其组合系数；主成分分析只是从空间生成的角度寻找能解释诸多变量变异的绝大部分的几组彼此不相关的新变量（主成分）。2.线性表示方向不同：因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是

夜空骑士·2020-07-01 12:14

Fisher线性判别分析

文章目录一、问题举例二、解决方法1、Fisher线性判别分析（LDA）2、算法描述1）留一法2）Iris数据集3）Sonar数据集三、仿真结果1、Iris数据集2、Sonar数据集四、代码一、问题举例在

Mr_Lowbee·2020-07-01 11:10

通俗易懂的LDA降维原理

那大管今天就和大家聊一聊另一种降维的方法线性判别分析(LDA)。它目前也是机器学习领域中比较经典而且又热门的一种算法。还记得在PCA中是怎样做的吗？

管牛牛·2020-07-01 11:15

线性判别分析LDA原理

线性判别分析LDA原理线性判别分析LDA(LinearDiscriminantAnalysis)又称为Fisher线性判别，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都是有类别输出的，这点与

BieberChen·2020-07-01 08:38

线性判别分析（Fisher分类器）

线性判别分析的思想：1.训练时：设法将训练样本投影到一条直线上，使得同类样本的投影点尽可能地接近、异类样本的投影点尽可能地远离。要学习的就是这样一条直线。

De_hua_1·2020-07-01 06:01

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析

LDA算法入门一．LDA算法概述：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影

warmyellow·2020-07-01 05:26

LDA 两类Fisher线性判别分析及python实现

参考：《模式识别》(第三版)第4.3章－Fisher线性判别分析机器学习中的数学(4)－线性判别分析(LDA)，主成分分析(PCA)：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy

编号1993·2020-07-01 05:18

线性判别分析(LDA)降维

一、什么是线性判别分析？线性判别分析(LineardiscriminantAnalysis，LDA)与PCA类似也是一种特征抽取的算法，它能够提高数据分析过程中的计算效率。

修炼之路·2020-07-01 04:38

机器学习入门笔记（二）：线性模型

文章目录一.基本形式二.线性回归2.1离散属性连续化2.2最小二乘法2.3多元线性回归2.4广义线性模型三.对数几率回归（逻辑回归）3.1最大似然估计四.线性判别分析（LDA）五.类别不平衡问题5.1欠采样

逐梦er·2020-07-01 04:29

线性判别分析LDA原理总结

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。

从道者·2020-07-01 03:57

人脸识别经典算法三：Fisherface（LDA）

Fisherface所基于的LDA（LinearDiscriminantAnalysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和PCA

iteye_13202·2020-07-01 02:31

线性判别分析(LDA)模型

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis)简称LDA，是分类算法中的一种。LDA通过对历史数据进行投影，以保证投影后同一类别的数据尽量靠近，不同类别的数据尽量分开。

czp11210·2020-07-01 02:06

基于线性判别分析（LDA）的客户流失预测

线性判别分析简述：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA）是一个经典的降维算法。

HAHAJustin·2020-07-01 00:46

主题模型-LDA

参考：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/41209515关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis

~无关风月~·2020-06-30 20:27

线性判别分析

线性判别分析文章目录线性判别分析核心思想数学推导算法实现参考文献核心思想线性判别分析(LinearDiscrimentAnalysis,LDA)是一种经典的分类算法。

Zuolyme·2020-06-30 18:06

n元（维）正态分布（The multivariate normal distribution）

在学习高斯判别分析（Gaussiandiscriminantanalysis）时，出现了n元正态分布的密度函数，函数中出现了矩阵，弄得大家一头雾水。

wjheha·2020-06-29 19:05

机器学习实战笔记3——K-means聚类

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·2020-06-29 14:30

LDA线性判别分析的原理推导与Python实现

LDA（LinearDiscriminantAnalysis）是一种有监督的分类算法，他常常被用来做数据与处理中的降维或者分类任务目的LDA的目标是找出能够最大化类间区分度的坐标轴成分将特征空间（数据集中的多维样本）投影到一个维度更小的k维子空间中，同时保持区分类别的信息原理将原始数据投影到维度更低的空间中，使得投影后的点会形成按照类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的店，将会在投影后的空间中更接近

Allen__MB·2020-06-29 09:10

数学建模：十大模型与四十种常见算法

孤帆扁舟去·2020-06-29 05:17

【机器学习】西瓜书_周志华，MATLAB编程实现线性判别分析，给出西瓜数据集3.0a上的结果。

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_20406597/article/details/80166589MATLAB编程实现线性判别分析，给出西瓜数据集3.0a上的结果。

六六六六神·2020-06-29 02:52

scikit-learn机器学习（一）--多元线性回归模型

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·2020-06-28 20:27

scikit-learn机器学习（二）--岭回归，Lasso回归和ElasticNet回归

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·2020-06-28 20:27

数学推导+纯Python实现机器学习算法27：LDA线性判别分析

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的线性分类方法。

louwill12·2020-06-28 20:26

Daily Source

20170301协方差矩阵的理解协方差矩阵的几何解释(VeryGood)[LDA线性判别分析](1)(2)[EM](1)2基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果putty

NoneLand·2020-06-28 18:34

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

weixin_34185320·2020-06-28 13:44

NLP-特征选择

特征提取：PCA、线性判别分析特征选择：文档频数、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本证据权、卡方等特征选择的目的一般是：避免过拟合，提高分类准确度通过降维，大大节省计算时间和空间特征选择基本思想：1）构造一个评价函数

lyuharvey·2020-06-28 07:30

matlab中统计工具箱函数大全(转帖)

/blog/item/09e5fd1f7e1d490d304e1503.htmlmatlab中统计工具箱函数大全MATLAB统计工具箱包括概率分布、方差分析、假设检验、分布检验、非参数检验、回归分析、判别分析

weixin_30955617·2020-06-28 02:46

Fisher判别分析

Fisher判别分析首先我们得搞清楚什么是Fisher算法？选取任何一本模式识别与智能计算的书都有这方面的讲解。

xwisdomhills·2020-06-27 08:16

从零开始实现线性判别分析(LDA)算法(多类情形)

风雪夜归子·2020-06-27 07:53

从零开始实现线性判别分析(LDA)算法(二类情形)

风雪夜归子·2020-06-27 07:52

周志华《Machine Learning》学习笔记（5）--决策树

首先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LDA将样本点进行投影，多分类问题实质上通过划分的方法转化为多个二分类问题进行求解

努力进行光合作用·2020-06-27 02:02

统计概率模型-最大熵马尔科夫模型

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，马尔科夫决策过程四、最大熵马尔科夫模型有最大熵模型和隐马尔可夫模型的基础，再看最大熵马尔科夫模型就直观多了

myazi·2020-06-26 23:54

传统机器学习-PCA VS LDA（线性判别分析）

PCA1-什么是PCAPCA是一个非监督的机器学习算法，主要用于数据将为，也可用于可视化和去噪。第一主成分我们想要在降维后样本保持一个比较好的区分。如何找到让样本间间距最大的轴？我们可以使用方差来代表样本间的间距（因为方差可以描述样本的疏密程度）。则问题变为找到一个轴，使得样本间的所有点映射到这个轴后，方差最大。去完均值后，每一维的均值均为0，则方差由（图一），其中均值为0，则（图二）对所有的样本

一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:37

十二种主流ML算法

LinearRegression)监督学习中的回归问题方法2.逻辑回归(LogisticRegression)监督学习中的分类方法二分类问题的首选方法，逻辑函数看起来像一个大S，将任何值转换到0到1的范围3.线性判别分析

希望之下·2020-06-25 22:50

人脸识别学习总结

重点掌握了基于PCA的特征脸检测，LDA线性判别分析（Fisher线性判别），以及基于级联器的Haar特征，LBP特征的人脸检测算法，人脸检测的学习主要是基于OpenCV中人脸识别类FaceRecognizer

菜鸟知识搬运工·2020-06-25 05:54

数学建模常用模型算法学习（部分）

数学建模常用模型算法学习（部分）神经网络（较好）混沌序列预测（高大上）数据包络（DEA）分析法（较好）支持向量机（高大上）多元分析1.聚类分析2.判别分析3多维标度法（MDS）（一般）主流聚类方法1.基于划分的方法

创可不能贴·2020-06-25 04:50

贝叶斯模型

贝叶斯模型文档可下载，目录贝叶斯模型1.判别模型与生成模型2.基于最小风险贝叶斯决策理论3.高斯判别分析模型(GaussianDiscriminantAnalysis)3.1高斯判别分析（GDA）与LR

人上人生之人·2020-06-25 02:28

线性模型

目录1、基本形式2、线性回归3、对数几率回归（逻辑回归）3.1、极大释然估计3.1.1、似然函数3.1.2、极大似然估计（MLE）3.1.3、log似然函数3.2、逻辑回归4、线性判别分析5、多分类学习问题

Sunning_001·2020-06-25 00:59

Python-线性判别分析（Fisher判别分析）使用鸢尾花数据集 Iris

代码实现例如鸢尾花数据集，将数据集分为三类样本，然后得到三个总体类离散度矩阵，三个总体类离散度矩阵根据上述公式计算即可。IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。解决数据读出来只有149行pandas因为版本的问题(我猜的),现在会默认的不读取第一行数据,也就是表头,

Atrist·2020-06-24 15:27

线性判别分析LDA

首先搞清楚什么叫判别分析？DiscriminantAnalysis就是根据研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

memory513773348·2020-06-24 14:12

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