判别分析

机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析

而LDA(LinearDiscriminantAnalysis)线性判别分析则利用了类标签，利用一种监督学习的方法，将
shinian1987·2016-05-15 16:00

机器学习： Linear Discriminant Analysis 线性判别分析

Lineardiscriminantanalysis(LDA)线性判别分析也是机器学习中常用的一种降维算法，与PCA相比，LDA是属于supervised的一种降维算法。
shinian1987·2016-05-15 16:00

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

版权声明：   本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected]前言：    第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最
u011534057·2016-05-07 17:00

生成学习算法（Generative Learning Algorithms）

今天我们来聊一聊生成学习算法，内容主要包括生成模型和判别模型的比较，以及生成学习算法的一个例子——高斯判别分析（GaussianDiscriminantAnalysis,GDA）。
isMarvellous·2016-04-22 19:00

机器学习方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
lihaitao000·2016-04-17 15:00

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。
czp11210·2016-04-15 14:00

“上帝的算法”在高斯混合分布中的应用

接高斯判别分析与高斯混合分布之庖丁解牛（第一集）最后剩下的问题继续讨论，以下先不谈什么隐含因子，只是单纯的数学演算，过程非常有意思！
shubingzhuoxue·2016-04-07 10:00

分类-3-生成学习-2-高斯判别分析

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead多元高斯分布多变量高斯分布描述的是n维随机变量的分布情况，这里的μ变成了向量，σ也变成了矩阵Σ。写作N(μ,Σ)。其中Σ（协方差矩阵）是一个半正定的矩阵，μ是高斯分布的均值，下面给出它的概率密度函数：begin-补充-协方差和协方差矩阵：协方差在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当
yzheately·2016-04-06 15:00

高斯判别分析与高斯混合分布之庖丁解牛（第一集）

http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/22648215数学是科学的皇后                           ——“数学王子”高斯正态分布的历史：谈及正态分布的历史，不得不提两位数学家，第一位，AbrahamdeMoivre（法国裔英国籍数学家1667.05.26---1754.11.27 中文翻译：德莫佛），在1733
shubingzhuoxue·2016-04-05 20:00

机器学习算法的Python实现 (1)：logistics回归 与 线性判别分析（LDA）

本文主要包括：1、logistics回归2、线性判别分析（LDA）使用的python库：numpymatplotlibpandas使用的数据集：机器学习教材上的西瓜数据集3.0αIdxdensityratio_su
wzmsltw·2016-04-01 16:00

机器学习分类

机器学习的场景算法还是比较多的：构造条件概率：回归分析和统计分类；l人工神经网络；l决策树；l高斯过程回归；l线性判别分析；l最近邻居法；l感知器；l径向基函数核；l支持向量机；l通过再生模型构造概率密度函数
hunter127·2016-03-29 13:12

判别分析基础

与聚类分析的比较判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法。判别分析与聚类分析不同,判别分析是在已知研究对象分成若干类型(或组别)并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据。
Distrlili·2016-03-29 12:57

Generative learning algorithm

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
qq_15047393·2016-03-28 10:00

机器学习笔记1

高斯判别分析（GDA）针对的是特征向量x为连续值时的问题，而朴素贝叶斯（NB）针对的是特征向量x为离散值时的问题。GDA比Logistic回归有更严格的前置假设。
taojiahuanjia·2016-03-21 15:00

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
u012005313·2016-03-19 23:00

机器学习：线性判别分析LDA

更多见机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）,主成分分析(PCA)红色的
ztf312·2016-03-19 21:00

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（二）生成学习/朴素贝叶斯

这篇博客主要涉及到Ng的课第二个讲义，包括生成学习算法（generatelearningalgorithm）、高斯判别分析（GaussianDiscriminantAnalysis，GDA）、朴素贝叶斯
qiao1245·2016-03-15 17:00

opencv 一堆算法，图像处理等

blog.csdn.net/wangzhebupt/article/category/1675453数据挖掘十大经典实用算法及OpenCV算法 http://www.xuebuyuan.com/2178605.html线性判别分析
donaldlee·2016-03-02 23:00

文本分类之降维技术之特征抽取之LDA线性判别分析

背景：为什么需要特征抽取？   基于的向量空间模型有个缺点，即向量空间中的每个关键词唯一地代表一个概念或语义单词，也就是说它不能处理同义词和多义词，然而实际情况是：一个词往往有多个不同的含义，多个不同的词可以代表一个概念。在这种情况下，基于的向量空间模型不能很好的解决这种问题。   特征抽取方法则可以看作从测量空间到特征空间的一种映射或变换,一般是通过构造一个特征评分函数,把测量空间的数据投影到特
u011955252·2016-03-02 09:00

机器学习之降维算法1-线性判别分析（LDAyuanwen）

原文作者：warmyellow链接：http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943一．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
dahuacai·2016-01-12 12:50

监督学习之生成学习算法——Andrew Ng机器学习笔记（四）

内容提要这篇博客的主要讲生成学习算法，主要包括两个算法：-高斯判别分析（GaussianDiscriminantAnalysis）-朴素贝叶斯（NaiveBayes）nowlet’sbegin前言今天学习的生成学习算法依然属于监督式学习算法
A_cainiao_A·2015-12-25 22:21

监督学习 - 一个典型的工作流程

1936年，R.A.Fisher在他的判别分析中创建和使用了Iris数据集。Iris现在可以从UCI机器学习库中免费得到。在一个监督分类任务中，它将会是一个很好的例子。
oucpowerman·2015-12-23 22:55

多元统计分析及R语言建模-第6章 判别分析

#第6章判别分析#线性判别分析函数lda()的用法lda(formula,data,...)
可米_俊俊·2015-12-21 16:31

机器学习之——线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

  http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html  本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected]前言：    第二
kavy·2015-12-18 16:00

ML—朴素贝叶斯

华电北风吹日期：2015/12/12朴素贝叶斯算法和高斯判别分析一样同属于生成模型。但朴素贝叶斯算法需要特征条件独立性假设，即样本各个特征之间相互独立。
zhangzhengyi03539·2015-12-12 20:00

ML—高斯判别分析

华电北风吹天津大学认知计算与应用重点实验室日期：2015/12/11高斯判别分析属于生成模型，模型最终学习一个特征-类别的联合概率。
zhangzhengyi03539·2015-12-11 16:00

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
刺猬的温驯·2015-12-06 12:00

史上最好的LDA(线性判别分析)教程

一、前言最近由于研究需要，要用到线性判别分析(LDA)。
jnulzl·2015-11-17 22:19

聚类分析

##了解基础知识聚类分析与判别分析都是研究分类问题，但两者有本质的区别。
Distrlili·2015-11-16 19:23

判别分析

应用多元分析多元分析是多变量的统计分析方法，主要包括回归分析、方差分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和典型相关分析一、判别分析判别分析是用以判别个体所属群体的统计方法;判别分析又称为“分辨法
Distrlili·2015-11-15 15:26

现代统计分析方法分类

：）   统计分析方法 现代统计分析方法 分类分析 聚类分析 判别分析 定性资料分析 结构简化分析 回归迭元方法
·2015-11-13 20:48

[置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5

本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法（generate learning algorithm）、高斯判别分析（Gaussian DiscriminantAnalysis，
·2015-11-13 14:58

聚类分析

  聚类分析（Cluster Analysis） 一、聚类分析与判别分析 • 判别分析：已知分类情况，将未知个体归入正确类别 • 聚类分析：分类情况未知，对数据结构进行分类
·2015-11-13 12:59

LDA-线性判别分析（一）

  本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一
·2015-11-13 11:05

LDA-线性判别分析（二）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让读者
·2015-11-13 11:03

LDA-线性判别分析（三）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让读者
·2015-11-13 11:03

LDA-线性判别分析（四）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让读者
·2015-11-13 11:02

EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型

一节得知： 判别模型求的是条件概率p(y|x)， 生成模型求的是联合概率p(x,y)   .即 = p(x|y) ∗ p(y) 常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析
·2015-11-13 08:10

机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

转：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明：     本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系w
·2015-11-13 08:09

LDA-线性判别分析（一）预备知识

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让读
·2015-11-13 00:11

LDA-线性判别分析（二）Two-classes 情形的数学推导

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让
·2015-11-13 00:10

LDA-线性判别分析（三）推广到 Multi-classes 情形

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，
·2015-11-13 00:09

LDA-线性判别分析（四）其他几个相关问题

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，
·2015-11-13 00:08

判别分析

1. 定义 距离判别问题的数学描述: 设有n个样本，对每个样本测得p项指标(变量)的数据，已知每个样本属于k个类别（或总体）G1，G2， …，Gk中的某一类，且它们的分布函数分别为F1(x)，F2(x)， …，Fk(x)。我们希望利用这些数据，找出一种判别函数，使得这一函数具有某种最优性质，能把属于不同类别的样本点尽可能地区别开来，并对测得同样p项指标（变量）数据的一个新样本，能判定这个样本归属
·2015-11-12 15:01

机器学习问题方法总结

名称 关键词 有监督分类 决策树 信息增益 分类回归树 Gini指数，Χ2统计量，剪枝 朴素贝叶斯 非参数估计，贝叶斯估计 线性判别分析
·2015-11-12 15:15

机器学习问题方法总结

名称 关键词 有监督分类 决策树 信息增益 分类回归树 Gini指数，Χ2统计量，剪枝 朴素贝叶斯 非参数估计，贝叶斯估计 线性判别分析
·2015-11-11 17:34

高斯判别分析和朴素贝叶斯

高斯判别分析 　　对于输入数据x是连续随机变量的分类问题，我们使用高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)，使用多元正态分布来建立模型p(x|y)。 　　 　　
·2015-11-11 15:07

小试SAS 判别分析

一个例子：贝叶斯判别法 data d522;input group x1-x7 @@;cards;1    166    15.8    24.5    700    112    179  &nb
·2015-11-11 12:20

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

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·2015-11-11 07:40

机器学习-斯坦福：学习笔记5-生成学习算法

生成学习算法 本次课程大纲： 1、 生成学习算法 2、 高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis） -   
·2015-11-11 02:01
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