判别分析

Scikit-Learn各算法详细参数速查手册(中文)2018-09-11

Scikit-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1回归决策树
jason_罗·2019-11-05 03:46

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jason_罗·2019-11-05 03:11

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Scikit-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1回归决策树
jason_罗·2019-11-05 03:40

机器学习算法之线性判别分析(LDA多分类)

算法原理紧接着上文：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/102690086。在上文我们使用LDA实现了一个二分类任务。那么数据有大于2种类别，假设为C类，这时候怎么办呢？在上文我们定义的“类间散度矩阵”Sb=(μ1−μ2)(μ1−μ2)TS_{b}=(\mu_{1}-\mu_{2})(\mu_{1}-\mu_{2})^{T}Sb=(μ1−
just_sort·2019-10-23 14:57

机器学习算法之线性判别分析(LDA二分类)

算法原理线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)的原理比较简单，就是我们希望寻找到一条直线，然后我们将数据投影到这条直线上，使得这两种数据之间尽可能远离，并且同类数据尽可能聚集在一起
just_sort·2019-10-22 20:29

08-00 课程习得

企业直接创造价值你可以掌握机器学习理论基础你可以学到感知机算法你可以学到线性回归算法你可以学到逻辑回归你可以学到朴素贝叶斯法你可以学到k近邻算法、决策树、支持向量机你可以学到k均值聚类算法你可以学到AdaBoost算法、梯度提升树（GBDT）、XgBoost算法、随机森林你可以学到主成分分析（PCA）、线性判别分析
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

使用LDA线性判别分析进行多类的训练分类

转载自：http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/03/25/1995849.html本文使用LDA作为分类器在matlab下做实验。其中投影转换矩阵W按照LDA的经典理论生成，如下的LDA函数，并返回各个类的投影后的（ｋ－１）维的类均值。LDA.m代码如下：function[W,centers]=LDA(Input,Target)%Ipuut:
dulingtingzi·2019-09-03 22:43

算法工程师 -常见面试题

原文链接：http://www.ijiandao.com/2b/baijia/157038.html▌1.LDA(线性判别分析)和PCA的区别与联系首先将LDA扩展到多类高维的情况，以和问题1中PCA的求解对应
wuxiaosi808·2019-09-03 11:52

人脸识别经典算法实现

guoyunfei123/article/details/81261792一、原理opencv支持3种人脸识别的算法，分别是：1.EigenFacesPCA（特征脸方法）2.FisherFacesLDA（线性判别分析
Cecilia_YS·2019-09-02 11:23

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

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的线性学习方法，它既可以用于分类问题，也可以用于有监督的特征降维。
SongGu1996·2019-08-14 22:26

我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)

一个采样：Gibbs采样关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（LatentDirichle
mantch·2019-07-28 16:28

我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)

一个采样：Gibbs采样关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（LatentDirichle
mantch·2019-07-28 16:00

多元高斯分布（二）——更多关于多元高斯分布

更多关于多元高斯分布介绍到目前为止的课堂上，多元高斯分布已经出现在许多应用中，比如线性回归的概率解释、高斯判别分析、高斯混合聚类，以及最近学习的因子分析。
冬之晓东·2019-07-25 15:55

机器学习算法理论与实践——线性判别分析(LDA)

数学推导1.二分类2.多分类三、sklearn包中的LinearDiscriminantAnalysis1.参数解释2.属性解释3.方法解释四、实例1.数据来源2.数据概况3.代码实现一、基本思想  线性判别分析
Magic 杨·2019-07-24 22:50

机器学习：python实现LDA降维算法

这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA).在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。
AugustMe·2019-07-23 22:53

机器学习降维之线性判别分析

1.LDA描述线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维，它是RonaldDisher在1936年发明的，有些资料上也称位
Fate0729·2019-07-19 12:00

修改文件后缀名

现在文件夹内许多文件名后缀为.pdf.pdf，现要修改为.pdf，示例如下：(1)线性回归、logistic回归和一般回归.pdf.pdf(10)主成分分析.pdf.pdf(11)独立成分分析.pdf.pdf(12)线性判别分析
rick_grace·2019-07-17 15:22

线性分类 Linear Classification

感知机主要思想：分错的样本数越少越好用指示函数统计分错的样本数作为损失函数，不可微；对错误分类样本，∑-yi*f(xi)=∑-yi*WTxi(因为求和项一定大于0，所以损失函数越小表示错误分类的样本越少)二、线性判别分析主要思想
王朝君BITer·2019-07-15 22:00

SPSS进行判别分析的步骤、结果解释

载入数据：分析操作步骤：Fisher(F)：给出的是Bayes线性判别函数的系数未标准化(U)：给出未标准化的典型判别系数，即费希尔投影函数。先验概率选相等给出的结果是距离判别的结果，根据组样本大小计算用于贝叶斯判别。输出是贝叶斯判别选项这里可以修改各组的假定概率，点击运行即可保存。预测组成员(Predictedgroupmembership)：存放判别样品所属类别的值；判别得分（Discrimi
liyehua666666·2019-07-15 12:55

机器学习笔试面试题——day3

选择题1、下列方法中，不可以用于特征降维的方法包括A主成分分析PCAB线性判别分析LDAC深度学习SparseAutoEncoderD矩阵奇异值分解SVD特征降维方法主要有：PCA,SVD,LDA，LLE
我们家没有秃头的基因·2019-07-10 21:36

线性和二次判别分析

二、引言线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)是两个经典的分类器。它们分别代表了线性决策平面和二次决策平面。
Powehi_·2019-07-01 19:05

ML_Review_LDA(Ch5)

动机： LDA的中文名字——线性判别分析。其主要功能还是降维（N$\rightarrow$k）。
FormerAutumn·2019-06-14 10:00

数学建模四大模型总结

文章目录1、优化模型1.1数学规划模型1.2微分方程组模型1.3图论与网络优化问题1.4概率模型1.5组合优化经典问题现代优化算法：禁忌搜索；模拟退火；遗传算法；人工神经网络2、分类模型2.1判别分析2.2
wstchhwp·2019-06-13 15:53

R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）

p=5689判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。
qq_19600291·2019-06-12 21:29

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
zaf赵·2019-06-04 14:17

降维方法：PCA、SVD、LDA、LLE

4.线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）（一）前提：降维的客观必要性简而言之，这里的分析反映出，高维数据普遍分布较为稀疏，这使得由此直接训练出来的模型将会有很高的风险出现过拟合
达瓦里氏吨吨吨·2019-06-01 23:34

【机器学习】降维方法学习笔记

降维的目的：便于计算和可视化；有利于提取有效信息、摈弃无用信息降维的主要方法：线性映射和非线性映射线性映射方法里比较常见的就是：主成分分析PCA（PrincipalComponentAnalysis）线性判别分析
故沉·2019-05-30 17:25

ML笔记：LDA(Fisher) 线性判别分析最全解读+python实战二分类代码+补充：矩阵求导可以参考！

LDA(Fisher)线性判别分析最全解读+python实战二分类代码！文章目录一、主要思想！二、具体流程！三、补充二中的公式的证明！四、目标函数的求解过程！
炊烟袅袅岁月情·2019-05-27 20:10

《Python数据科学入门》之机器学习（第10章）

（线性回归、逻辑回归、随机决策森林、朴素贝叶斯分类、支持向量机、线性判别分析、神经网络）无监督学习尝试在没有标记的数据中找出隐藏的结构。
Mr.小白·2019-05-24 21:35

ML_Homework_Porject_2_LDA_KNN

作业要求：实现用线性判别分析（LDA，LinearDiscriminantAnalysis）的二分类，用KNN比较LDA和PCA在有监督学习下的分类区别。
FormerAutumn·2019-05-23 22:00

西瓜书学习——第一章绪论和第三章线性模型笔记

通过这周对西瓜书第一章和第三章的学习，记录笔记如下：第三章线性模型——线性回归第三章线性模型——对数几率回归第三章线性模型——线性判别分析
老三1987·2019-05-16 21:44

机器学习西瓜书第三章 线性模型

目录3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类别不平衡问题课后习题3线性模型3.1基本形式线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数
Element简·2019-05-16 20:10

Chap03 线性模型

文章目录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3.7阅读材料参考资料3.1基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即
HdUIprince·2019-05-16 15:06

机器学习（西瓜书）--第3章线性模型笔记

机器学习（西瓜书）--第3章线性模型笔记第三章线性模型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类别不平衡问题线性判别分析LDA—西瓜书课后题3.5第三章线性模型
祈愿1990·2019-05-15 20:16

周志华西瓜书第三章学习笔记

扩展公式推导和LDA部分补充详见文末的参考参考周志华.(2016).机器学习.清华大学出版社,北京线性判别分析LDA原理总结南瓜书PumpkinBook
UEVOLIshy·2019-05-15 00:00
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