判别分析

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

混淆矩阵、ROC曲线，AUC值，K-S曲线

此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（ClassificationTree）、逻辑回归（LogisticRegression）、线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis
photographyCat·2020-06-24 10:13

“西游记之大圣归来”短评主题分析-Latent Dirichlet Allocation

工具python2spark2.0.2引言在机器学习中，LDA是两个常用模型的简称：线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis)和隐含狄利克雷分布(LatentDirichletallocation
我满眼的欢喜都是你·2020-06-24 03:45

LDA算法调研报告

LDA算法调研报告1、LDA算法概述本文所阐述的LDA算法全称为LatentDirichletAllocation（网上没有标准的中文名称，我称之为潜在狄利克雷分配算法），不是线性判别分析算法（LinearDiscriminantAnalysis
_云游者_·2020-06-24 03:20

LSDA

线性判别分析（二类情况）y=1或y=0，给定特征为d维的N个样例，我们觉得原始特征数太多，想将d维特征降到只有一维，而又要保证类别能够清晰地反应在低维数据上，也就是这一维就能决定每个样例的类别。
qniguoym·2020-06-23 05:54

GIS基本理论之四：空间数据分析基本理论

空间信息分析的基本方法包括以下一些内容：（1）空间信息量算：质心计算、几何量算、形态量算等（2）空间信息分类：主成分分析(PCA)、层次分析(AHP)、聚类分析、判别分析等（3）叠加分析：视觉
cicispace·2020-06-22 23:00

软件逆向分析方法小结

一是常数判别分析法，在软件内部存在着常数，这些常数通常用作产生解密密钥，在分析过程中关注软件内部常最，可以对软件内置数据的还原。
attilax·2020-06-22 15:55

机器学习-高斯判别分析

在前面的博文中，我们介绍了线性判别分析用于分类，在这篇博文中，我们介绍高斯判别分析。
Wilder_ting·2020-06-22 08:25

机器学习--线性判别分析

这篇博文中，我们介绍另外一种用于线性分类的方法：线性判别分析。其主要思想就是找到一条直线，把所有的样本投影到该直线上，使得同类型的样本尽可能近，非同类型的样本尽可能远。
Wilder_ting·2020-06-22 08:53

从零开始实现主成分分析(PCA)算法

viewmode=contents知乎专栏：https://www.zhihu.com/people/feng-xue-ye-gui-zi前面两篇文章详细讲解了线性判别分析LDA，说到LDA，就不能不提到主成份分析
风雪夜归子·2020-06-21 09:31

无监督机器学习学习笔记——极大似然估计、EM算法、聚类算法(K-means、DSCAN、层次聚类、AP）、降维（PCA、ICA、LDA）

Expectation-Maximization)算法聚类算法K-means（约束簇）DSCAN（非约束簇）层次聚类（非约束簇）AP（非约束簇）总结矩阵降维稀疏自编码器PCA算法ICA算法字典学习线性判别分析
XuZhiyu_·2020-06-06 23:00

机器学习中文教程

语言的机器学习工具简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在NumPy，SciPy和matplotlib上开源，可商业使用-BSD许可证目录安装scikit-learn用户指南1.监督学习1.1.广义线性模型1.2.线性和二次判别分析
鱼换水·2020-05-27 23:00

机器学习实战笔记9——深度神经网络

5、线性判别分析11、？6、贝叶斯方法加上这次课只剩下三节课，开始进入到深度学习的范畴了，虽然已经学了不少机器学习相关的知识了，但感觉还是远远不够，期待开学后的实训和以后的课程能更深入地学习人工智能！
绍少阿·2020-05-27 17:40

机器学习实战笔记8——核方法

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·2020-05-24 18:08

机器学习实战笔记7——逻辑回归

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·2020-05-15 22:54

Python机器学习笔记：线性判别分析（LDA）算法

预备知识首先学习两个概念：线性分类：指存在一个线性方程可以把待分类数据分开，或者说用一个超平面能将正负样本区分开，表达式为y=wx，这里先说一下超平面，对于二维的情况，可以理解为一条直线，如一次函数。它的分类算法是基于一个线性的预测函数，决策的边界是平的，比如直线和平面。一般的方法有感知器，最小二乘法。非线性分类：指不存在一个线性分类方程把数据分开，它的分类界面没有限制，可以是一个曲面，或者是多个
战争热诚·2020-05-12 10:00

LDA——线性判别分析基本推导与实验

介绍与推导LDA是线性判别分析的英文缩写，该方法旨在通过将多维的特征映射到一维来进行类别判断。
颀周·2020-04-30 18:00

机器学习实战笔记4——主成分分析

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·2020-04-25 14:39

LDA线性判别分析

LDA（LinearDiscriminantAnalysis）线性判别分析是一种有监督数据降维算法，它与我们之前提到的PCA都是数据清洗过程中最常用的两种数据降维技术。
taon·2020-04-23 16:49

StatQuest学习笔记13——LDA

第38小节的内容是LDA，全称是LinearDiscriminantAnalysis，中文翻译为线性判别分析，这种方法能够对一些数据进行分类，对数据分类的其它方法还是PCA，t-SNE，SVM。
backup备份·2020-04-08 06:25

判别分析

判别分析则是已经知道狗有什么样的特征，人有什么样的特征，猴子有什么样的特征，现在给你关于一个动物的眼、睛眉、耳朵、皮毛描述，你来判断，这个动物到底是人，猴子，狗？或者更接近哪一种？
洛水青柳2017·2020-04-07 18:02

【scikit-learn】学习Python来分类现实世界的数据

Iris数据集Irisflower数据集是1936年由SirRonaldFisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminantanaly
JasonDing·2020-04-05 23:39

《数据分析实战-托马兹.卓巴斯》读书笔记第5章-降维技巧

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引第5章展示了很多降维的技巧，从最知名的主成分分析出发，经由其核版本与随机化版本，一直讲到线性判别分析。本章会介绍一些降低数据维度的技术。
邀月·2020-03-27 17:00

BAT机器学习面试1000题系列（第11~20题）

常见的判别模型有：K近邻、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、线性回归、传统的神经
Hebborn_hb·2020-03-26 23:06

机器学习入门——线性模型（2）线性判别分析

线性判别分析（简称LDA），最早由Fisher提出，也叫Fisher判别分析。
江湖人称冷不丁·2020-03-26 22:03

聚类分析

判别分析与聚类分析有一个共同点，就是对样本进行分类，但两者也有所不同，判别分析是在已知有多少类，并且在有训练样本的前题下，利用训练样本得到判别函数，对待测样本进行分类。
smile_lucky爱上阳光·2020-03-26 13:07

apply()族函数- 土豆R语言与数据分析实战

测量得到，而后在著名的统计学家和生物学家R.AFisher于1936年发表的文章「Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems」中被使用，用其作为线性判别分析
土豆学生信·2020-03-23 18:59

Andrew Ng Stanford机器学习公开课 总结(5) Lecture 5 高斯判别分析和朴素贝叶斯

---layout:posttitle:AndrewNgStanford机器学习公开课总结（5）subtitle:Lecture5高斯判别分析和朴素贝叶斯date:2019-07-19author:ZhangWenXiangheader-img
龙翔天翼·2020-03-20 01:13

day3

把非线性判别函数映射到另外一个空间变成线性判别函数）非线性判别函数判别函数.png线性分类器的三种典型方法：以Fisher准则为代表的传统模式识别方法以感知准则函数为代表的机器自学习方法以支持向量机为代表的统计学习理论线性判别分析的几何
丁丁尥料·2020-03-19 07:00

LDA(Linear Discriminant Analysis)

LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析因最早由Fisher提出又称为“Fisher判别分析”。
wleehow·2020-03-12 19:25

机器学习之特征工程-降维

常见的降维方法有主成分分析法（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。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的
jacksu在简书·2020-03-12 01:17

线性判别分析LDA数学推导

更多描述请参考：线性判别分析LDA详解从零开始实现线性判别分析(LD
bigmidhu·2020-03-08 21:55

【2018-09-24】高斯判别分析和逻辑回归

判别模型是构造一个函数f(x)去逼近p(y|x)，又称条件概率模型【p(class|context)】，生成模型是通过贝叶斯模型p(y|x)=p(x|y)p(y)/p(x)求解p(x|y)p(y)来间接得到p(y|x)【p(class,context)=p(class|context)*p(context)】。（1）逻辑回归LR（生成模型）逻辑分布：密度函数：假设离散型随机变量Y的取值集合{1,2
BigBigFlower·2020-03-07 10:57

机器学习基础（2）- PCA与LDA比较

本文用于理解机器学习中常见的两种降维方法，主成分分析和线性判别分析，并对两者进行简单的对比。基本目录如下：什么是PCA？
蘑菇轰炸机·2020-03-04 09:50

关于机器学习中的朴素贝叶斯以及拉普拉斯平滑

看过我博文的同学可能知道机器学习之中，存在着判别学习以及生成学习，其主要区别我在另一篇文章中有详细描述，今天我们要讨论的是，在高斯判别分析之中，特征向量x是连续的，实数域上的向量，那么如果这个特征向量x
Mezereon·2020-03-04 06:06

机器学习中的数学：线性判别分析、主成分分析

如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。谈到LDA，就不得不谈谈PCA，PCA是一个和LDA非常相关的算法，从推导、求解、到算法最终的结果，都有着相当的相似。本次的内容主要是以推导数学公式为主，都是从算法的物理意义出发，然后一步一步最终推导到最终的式子，LDA和PCA最终的表现都是解一个
Helen_Cat·2020-03-02 06:24

【随学随想】线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）判别鸢尾花种类

理论介绍LDA思想线性判别分析（LDA）是一种经典的二分类模型，其主要应用于二分类问题以及降维，由于他最早由R.A.Fisher提出（也就是大名鼎鼎的Iris数据集的收集者），所以又称为Fisher判别
吳下阿蒙·2020-02-29 23:21

NO.7-判别分析，距离分析

第七周-第八周-第九周(1)示例2amy2(y1=a%%am);(y2=a%%bm)#y1>y2(y0=(y1+y2)/2)(y0=as.vector(y0))(x0=c(0,1))(y=a%*%x0)(y=as.vector(y))y1>y2时，若y>y0,"判为第1类"ifelse(y>y0,"判为第1类",ifelse(y
小乐墩·2020-02-29 19:35

机器学习之逻辑回归(2)

接机器学习之逻辑回归(1)，尝试判别分析和多元自适应回归样条方法对数据集的预测能力。线性判别分析即LDA，可通过MASS包实现，语法和lm()与glm()相似。
changlugen·2020-02-29 05:54

《西瓜书》小记（三） 线性模型

python自己实现一遍以下几种模型：线性回归（linearregression）对数线性回归（log-linearregression）对数几率回归（logisticregression，或译作逻辑回归）线性判别分析
mulanfly·2020-02-26 19:49

第五课 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
yz_wang·2020-02-25 09:20

用贝叶斯判别分析再次预测股票涨跌情况

判别分析也是一种分类器，与逻辑回归相比，它具有以下优势：当类别的区分度高的时候，逻辑回归的参数估计不够稳定，它点在线性判别分析中是不存在的；如果样本量n比较小，而且在每一类响应变量中预测变量X近似服从正态分布
真依然很拉风·2020-02-21 07:41
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