判别分析

西瓜书第三章总结

西瓜书第三章总结1.线性回归线性回归损失函数、代价函数、目标函数2.逻辑回归逻辑回归损失函数3.正则化4.线性判别分析(LDA)5.多分类学习6.类别不平衡问题参考1.线性回归线性回归试图学得一个线性模型来尽可能准确地预测样本的输出标记
心静菩提现·2019-05-12 18:24

基于空间-光谱的高光谱图像降维（Huang et al., 1812.09530）

论文链接现有降维（DimensionalityReduction,DR）方法总结主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis
Kernholz·2019-05-08 19:34

机器学习】LDA线性判别分析

【机器学习】LDA线性判别分析1.LDA的基本思想2.LDA求解方法3.将LDA推广到多分类4.LDA算法流程5.LDA和PCA对比【附录1】瑞利商与广义瑞利商线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis
stay_foolish12·2019-04-20 22:34

机器学习笔试题（一）

常见判别模型：K近邻、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、线性回归、传统的神经网络、逻辑斯蒂回归、boosting、
地表最强偏导·2019-04-13 10:02

机器学习必学10大算法

本文介绍了10大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。1.线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
算法与数学之美·2019-04-12 20:00

人脸识别算法二：Fisherface（LDA）

LDA线性判别分析也称FLD（Fisher线性判别）是一种有监督的学习方法（supervisedlearning）。
菜鸟知识搬运工·2019-04-10 16:57

机器学习之线性判别分析（LDA）

在上一篇文章中，介绍了主成分分析法（PCA），这里我们介绍另外一种经典的降维方法线性判别分析（LDA）。LDA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是有类别输出的。这点和PCA不同。
Tracy_LeBron·2019-03-25 10:51

机器学习必学10大算法

本文介绍了10大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。1.线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
IT派·2019-03-21 07:27

生成模型

可以表示为P(y∣x;θ)P(y|x;\theta)P(y∣x;θ)，在参数确定的条件下，直接求得在当前样本feature下的y的概率实际上是求条件概率常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、
crazy_scott·2019-03-20 18:17

多元数据分析&统计建模与R语言（一）

欢迎一起学习多元统计分析概述变量之间相依性分析构造预测模型，进行预报控制进行数值分类，构造分类模式简化系统结构，探讨系统内核多元数据的数学表示多元数据的直观分析多元线性相关分析多元线性回归分析广义和一般线性模型判别分析聚类分析主成分分析因子分析对应分析典型相关分析看着有点激动哈哈哈
未云锦上人·2019-03-13 14:21

数据分析方法论，统计分析方法论与营销管理常用分析方法论的介绍

数据分析方法论重点包括两块，一块是统计分析方法论：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；一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、
duozhishidai·2019-03-09 17:54

机器学习笔记之线性判别分析（LDA）

写在前面：本文主要内容是LDA在机器学习领域的公式推导，仅当作笔记使用。1.简介LDA（LinearDiscriminantAnalysis）是一种经典的线性学习方法，该算法属于监督算法。给定训练集，设法将训练集投影到低维空间上，从而达到了降维的效果。投影的结果要使同类样例的投影点尽可能接近、异类的投影点尽可能远离（同类相近、异类远离原则）。下图给出了二维训练集投影到一维直线的效果图（图片来自《机
bupt_zh·2019-03-03 10:09

读书笔记 机器学习（周志华）第三章 线性模型

读书笔记机器学习（周志华）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基本形式线性模型（linearmodel）试图通过属性的线性组合来进行预测
Atom爱疼·2019-03-02 00:00

机器学习笔记 线性判别分析（LDA）（Linear Discriminate Analysis）

上篇博客分析了PCA（https://blog.csdn.net/qq_38366615/article/details/86663634），这次对LDA做一下分析。与LDA与PCA一样，都是对数据进行绛维，但是，考虑的方向不一样，PCA主要是寻找数据的主要特征，然后将数据转换到这些特征上，而LDA则将数据的标签类型考虑进来，要求数据绛维后仍然可分。从这个层面上来说，PCA是一种无监督学习而LDA
hustjlshi·2019-01-27 20:42

08 特征工程 - 特征降维 - LDA

LDA原理LDA的全称是LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析），是一种有监督学习算法。
白尔摩斯·2019-01-04 13:07

07 特征工程 - 特征降维 - PCA

常见的降维方法除了基于L1的惩罚模型外，还有主成分析法(PCA)和线性判别分析法(LDA)，这两种方法的本质都是将原始数据映射到维度更低的样本空间中；但是采用的方式不同，PCA是为了让映射后的样
白尔摩斯·2019-01-04 11:10

【机器学习教程】感知机详解

如逻辑回归模型、支持向量机、前馈神经网络（多层感知机）、线性判别分析等。
大圣圈AI大讲堂·2018-12-30 01:05

机器学习-EM算法

如果不采用EM算法，则此类问题只能采用梯度上升法等迭代法求解，比较麻烦1.2具体步骤（1）注意是否包含未能观测到的隐藏变量，若无，则可以将概率模型表示为完全形式的联合概率分布(如高斯判别分析)，接下来可以使用常规的极大似然估计求解参数
wenffe·2018-12-21 16:46

机器学习（三）——Linear Discriminant Analysis

二分类情况：1．加载实验数据2.绘制出数据散点图3.求类内散度矩阵4.求类间散度矩阵5.求最大特征值和特征向量6.计算投影点7.绘制完整图像多分类情况：多分类线性判别分析（LDA）中，除了参数有所变化之外
南木Sir·2018-12-19 23:07

[机器学习]LDA 线性判别分析 约束公式详解 周志华机器学习 笔记

1.线性判别分析的基本出发点借用一下周教授传奇大作西瓜书华人区《机器学习》配图，线性判别分析是很老的技术了，最早提出于1936年，线性判别分析的主要思想是：将需要分类的向量投影到一个超平面，投影后同类别的向量将集中一起
LeeLeeLee钟硕·2018-12-04 19:15

判别分析

一般判别分析DISCRIM过程格式：procdiscrimdata=数据集名;class变量;*此语句必需的，指定判别分析用的分类变量名;var变量列表；*指定判别分析中使用的变量;run;注：1.proc
Jimmy2022·2018-11-27 23:17

机器学习——线性判别分析

文章目录什么是线性判别分析线性判别分析的作用基本思想如何将点投影到直线上二分类线性判别分析如何刻画类别的中心点之间的距离如何刻画投影后相同类别的散乱程度如何用式1.9与式1.6刻画LDA的两个关键点线性判别分析的作用什么是线性判别分析引自周志华老师的
菜到怀疑人生·2018-11-21 20:28

周志华机器学习 CH3.5 编程实现线性判别分析

方法一：利用sklearn库函数实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt'''#LDAviasklearn'''fromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysisfromsklearnimportmetri
Elvirangel·2018-11-19 11:51

01《机器学习·周志华》读书笔记

应用现状1.7阅读材料第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差2.6阅读材料第3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
huifengdong·2018-11-10 18:24

机器学习之判别式模型和生成式模型

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、boosting、条件随机场等。
知馨园·2018-11-01 17:09

算法工程师

随机变量独立性，正态分布，最大似然估计决策树概率，熵，Gini系数KNN算法距离函数主成分分析协方差矩阵，散步矩阵，拉格朗日乘数法，特征值与特征向量流行学习流行，最优化，测地线，测地距离，图，特征值与特征向量线性判别分析散度矩阵
Alien_lily·2018-11-01 09:46

LDA主题模型笔记

TableofContents1、写在前面2、数学知识3、文本建模4.LDA主题模型实战1、写在前面在机器学习领域，关于LDA有两种含义，一是线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis
kaiyuan_sjtu·2018-10-31 12:18

Python学习笔记之：Scikit-Learn机器学习基础

一、监督学习GeneralizedLinearModels(广义线性模型)LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis(线性和二次判别分析)Kernelridgeregression
Jayboy.chen·2018-10-31 00:00

判别分析及R实现

目录简介两总体距离判别R实现马氏距离判别线性判别分析多总体距离判别Bayes判别准则什么是先验概率先验概率取相等先验概率取不相等判别分析小结简介根据已知分类数据，分别计算各类重心，即是各组的均值，距离判别准则是
水木本源·2018-10-30 09:01

判别分析及R实现

目录简介两总体距离判别R实现马氏距离判别线性判别分析多总体距离判别Bayes判别准则什么是先验概率先验概率取相等先验概率取不相等判别分析小结简介根据已知分类数据，分别计算各类重心，即是各组的均值，距离判别准则是
水木本源·2018-10-30 09:01

Fisher线性判别及R语言实现

目录判别分析线性判别分析求Fisher线性判别函数计算判别界值数据如下R代码代码解释及结果分析判别分析discriminatanalysis,是多变量统计中用于判别样品所属类别的一种统计分析方法。
水木本源·2018-10-29 19:09

Fisher线性判别及R语言实现

目录判别分析线性判别分析求Fisher线性判别函数计算判别界值数据如下R代码代码解释及结果分析判别分析discriminatanalysis,是多变量统计中用于判别样品所属类别的一种统计分析方法。
水木本源·2018-10-29 19:09

机器学习--线性判别分析LDA

LDA是一种监督学习的数据降维方式：将带有标签的数据降维，投影到低维空间同时满足三个条件：尽可能多地保留数据样本的信息（即选择最大的特征是对应的特征向量所代表的的方向）。寻找使样本尽可能好分的最佳投影方向。投影后使得同类样本尽可能近，不同类样本尽可能远1.LDA原理详解将样例投影到一条直线上，使得同类样本尽可能接近，异类样本尽可能远离。给定数据集一共有C类样本，样本总数为M,第i类有Mi个样本第i
暗夜猎手-大魔王·2018-10-25 18:57

参数和非参数机器学习

A.线性判别分析B.朴素贝叶斯C.逻辑回归D.决策树【解析】（D）参数机器学习算法：假设可以最大程度地简化学习过程，与此同时也限制可以学习到是什么。
qAOOAp·2018-10-19 20:46

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
i偏闹ii·2018-10-16 16:21

线性判别分析（LDA）基本原理及实现

这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA）做一个总结。
ruthy-wei·2018-10-14 10:20

线性判别分析LDA

线性判别分析LDA前言：我在我的第一家公司分析宏基因组数据时，碰到过LDA，不过当时没有去搞明白，今天有机会再来学习它。在这里，我们将了解到线性判别分析是属于一种线性分类器。
Dmoll·2018-10-10 20:12

11种常见的多变量分析方法

Principalcomponentanalysis）、因子分析（Factoranalysis）、典型相关（Canonicalcorrelationanalysis）、聚类分析（Clusteranalysis）、判别分析
Seehidre·2018-10-09 09:06

流形学习漫谈一：多维缩放(Multiple Dimensional Scaling, MDS)

降维算法是机器学习中的重要一部分，通常用的比较多的算法有线性判别分析(LDA)与主成分分析(PCA)等。在此基础上，还有中算法，即流形学习，在计算机视觉中有着广泛的应用。
dzyha2011·2018-10-07 15:02

数据分析方法论

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、4P、PEST
cyydjt·2018-09-28 21:14

机器学习(周志华)-python编程练习-习题3-5

系统3-5：编辑实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0α上的结果.西瓜数据集3.0α：sndensitysuger_ratiogood_melon10.6970.46120.7740.376130.6340.264140.6080.318150.5560.215160.4030.237170.4810.149180.4370.211190.6660.0910100.2430.2670110.24
RoadingAnt·2018-09-18 17:57

Gaussian Discriminant Analysis and Logistic Regression

高斯判别分析和逻辑回归算法的关系最近一直在看AndrewNg的cs229那门课的讲义，看到高斯判别分析模型和逻辑回归算法的关系那一部分，自己采用贝叶斯后验概率也证明了两者之间的关系，证明不难，本来打算记录一下的
leeliang·2018-09-16 12:12

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·2018-09-11 09:27

PCA和线性判别分析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。
大白机器人·2018-09-06 17:48

携程算法笔试题知识点

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。
芦金宇·2018-09-06 09:45

[SPSS]判别分析的SPSS实现——以根据生化指标对胃病患者进行判别为例

改成具有意义的变量名并且修改变量度量类型，如下图所示：3、变量的描述性统计操作：分析-描述性描述性统计结果如下:可以看到数据的分布没有特别的离异点，也没有缺失值和不合理的分布，从而可以用该数据做接下来的距离判别分析
TOMOCAT·2018-08-12 22:02

openCV学习笔记（十七） —— 人脸识别 —— 程序 —— LDA线性判别分析FisherFace

流程PCA和LDA的对比程序/**Copyright(c)2011.PhilippWagner.*ReleasedtopublicdomainundertermsoftheBSDSimplifiedlicense.**Redistributionanduseinsourceandbinaryforms,withorwithout*modification,arepermittedprovidedt
tiankong19999·2018-08-06 13:02

LDA主题模型-Familia源码解读

1.定义：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（LatentDirichletAllocation，简称
fengkuang·2018-08-01 18:15

刷题笔记2

1、若一序列进栈顺序为a1,a2,a3,a4，问存在多少种可能的出栈序列（）A12B13C14D15答案：C2、下列属于有监督学习算法的是：（）A谱聚类B主成分分析PCAC主题模型LDAD线性判别分析LDA
Class_guy·2018-07-31 14:46

刷题笔记2

问存在多少种可能的出栈序列（）A12      B13      C14      D15答案：C2、下列属于有监督学习算法的是：（）A谱聚类    B主成分分析PCA    C主题模型LDA    D线性判别分析
Class_guy·2018-07-31 00:00
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