判别分析

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

一、LDA的基本思想     线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,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。
·2015-11-05 09:29

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
·2015-11-02 16:02

【cs229-Lecture5】生成学习算法：1）高斯判别分析（GDA）;2）朴素贝叶斯（NB）

参考： cs229讲义 机器学习（一）：生成学习算法Generative Learning algorithms： http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/06/08/3127490.html     首先，简单比较一下前几节课讲的判别学习算法（Discriminative Learning Algorithm
·2015-11-02 12:52

使用LDA线性判别分析进行多类的训练分类

　　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： View Code function [W,centers] = LDA(Input,Target) % Ipuut: n *
·2015-11-01 11:24

机器学习实战之 Logistic算法

Logistic回归1.基本步骤Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常使用。逻辑回归的一般过程1)        收集数据：采用任意方法收集数据。
hechenghai·2015-11-01 00:00

【z】应用

统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。
·2015-10-31 11:36

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

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
·2015-10-31 09:57

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（二）

4. 实例       将3维空间上的球体样本点投影到二维上，W1相比W2能够获得更好的分离效果。             PCA与LDA的降维对比：         
·2015-10-30 12:19

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（一）

1. 问题      之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。      比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问
·2015-10-30 12:19

线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)及其推导

前言：     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
·2015-10-30 12:34

PCA&&LDA

网址是： http://www.zhizhihu.com/html/y2011/2544.html   线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA) 本文是LeftNotEasy
·2015-10-30 10:16

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

原文来自：http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537 LDA算法入门 一． LDA算法概述：       线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant
·2015-10-27 13:14

斯坦福机器学习实现与分析之五（高斯判别分析）

高斯判别分析（GDA）简介 　　首先，高斯判别分析的作用也是用于分类。
·2015-10-27 13:26

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Mixtures of Gaussians and the EM algorithm

  Mixtures of Gaussians 如果要理解Mixtures of Gaussians，那先回去复习一下Gaussians Discriminant Analysis，高斯判别分析
·2015-10-27 12:24

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 朴素贝叶斯算法

网易公开课，第5，6课 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf 前面讨论了高斯判别分析，是一种生成学习算法，其中x是连续值 这里要介绍第二种生成学习算法
·2015-10-27 12:21

线性判别分析（LDA）算法总结

      LDA也称Fisher线性判别法，它是一种非迭代的分类算法。算法的主要思想将特征空间中的样本投影到该空间的一条直线上以实现从高维到一维的数据压缩。显然这样的投影有很多方向，而LDA算法就是寻找一个最佳投影方向来使样本的类内距离最小而类间距离最大。      投影方向：1、投影后不同类别的样本均值的差别应尽可能大，即类间距离尽可能大；2、投影后相同类别的样本方差应尽可能小，即类内距离应尽
1039972866·2015-09-28 21:28

线性判别分析（LDA）算法总结

LDA也称Fisher线性判别法，它是一种非迭代的分类算法。算法的主要思想将特征空间中的样本投影到该空间的一条直线上以实现从高维到一维的数据压缩。显然这样的投影有很多方向，而LDA算法就是寻找一个最佳投影方向来使样本的类内距离最小而类间距离最大。投影方向：1、投影后不同类别的样本均值的差别应尽可能大，即类间距离尽可能大；2、投影后相同类别的样本方差应尽可能小，即类内距离应尽可能小。定义一个Fish
1039972866·2015-09-28 21:28

CVPR2015深度学习回顾

CVPR2015深度学习回顾分类： ANN/DNN 判别分析2015-08-2415:03 39人阅读 评论(0) 收藏 举报目录(?)
u014114990·2015-09-28 17:00

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
mydear_11000·2015-09-25 12:00

线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

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
mydear_11000·2015-09-25 11:00

LDA(线性判别分析)及源码实现

www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2644095.htmlhttp://blog.csdn.net/carson2005/article/details/86525861、判别分析首先搞清楚什么叫判别分析
遗失的钥匙扣·2015-09-19 10:54

第五课 生成学习算法

    本课首先介绍了一类新的学习算法——生成学习算法（Generativelearningalgorithms），并详细地介绍了该算法的一个例子：高斯判别分析（GDA）；之后对生成学习算法与之前的判别学习算法进行了简单的对比
qrlhl·2015-08-20 16:00

LDA 线性判别分析

LDA线性判别分析http://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4724758.htmlLDA,LinearDiscriminantAnalysis，线性判别分析。
zdy0_2004·2015-08-12 22:04

LDA 线性判别分析

LDA,LinearDiscriminantAnalysis，线性判别分析。注意与LDA（LatentDirichletAllocation，主题生成模型）的区别。
liuwu265·2015-08-12 16:00

LDA线性判别分析Python程序

理论讲解需要导入的包#-*-coding:utf-8-*- importnumpyasnp importcsv frommatplotlibimportpyplotasplt importmath导入数据集defread_iris(): fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearnimportpreprocessing data_set=load_
qunxingvip·2015-08-04 21:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

概念线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）是一种根据分类特征有监督方法的降维算法。
qunxingvip·2015-08-01 21:00

多维标度法

多维标度法（MultiDimensionalScaling，MDS），与主成分分析(PrincipleComponentAnalysis，PCA)、线性判别分析(LinearDiscriminentAnalysis
u012176591·2015-07-07 22:00

【斯坦福---机器学习】复习笔记之生成学习算法

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
andrewseu·2015-07-07 14:31

LDA 线性判别分析

本文转自：http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/6791373LDA算法入门 一． LDA算法概述：线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeu
Sunshine_in_Moon·2015-06-28 16:00

线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD（FisherLinearDecriminant），LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2二分类问题原理小结：对于二分类LDA问题，简单点来说，是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w（一维
托沃斯-勒夫·2015-06-17 11:17

线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis  相较于FLD（FisherLinearDecriminant），LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2二分类问题      原理小结：对于二分类LDA问题，简单点来说，是将带有类别标签的高维样本投影到
gdut2015go·2015-06-17 11:00

机器学习--高斯判别分析

本文转自：http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/39054023同朴素贝叶斯一样，高斯判别分析（Gaussiandiscriminantanalysismodel
Sunshine_in_Moon·2015-06-08 16:00

高斯判别分析算法及其python实现

高斯判别分析算法（Gaussiandiscriminatanalysis）高斯判别算法是一个典型的生成学习算法（关于生成学习算法可以参考我的另外一篇博客）。
xiaolewennofollow·2015-06-08 00:00

【机器学习】机器学习（四、五、六）：线性分类、高斯判别分析（GDA）、朴素贝叶斯（NB）

简介：这篇文章主要介绍简单的二分类算法：线性分类器、高斯判别分析、朴素贝叶斯。一、线性分类器加入给定如下两类数据（0-1），目测分类器应该对这组数据进行这样的划分。
hujingshuang·2015-06-04 10:00

机器学习-生成学习算法

本课内容：生成学习算法的介绍；第一个典型的生成学习算法——高斯判别分析；生成学习算法与之前的判别学习算法的对比；朴素贝叶斯算法，Laplace平滑。
拾毅者·2015-05-31 15:46

机器学习-生成学习算法

本课内容：生成学习算法的介绍；第一个典型的生成学习算法——高斯判别分析；生成学习算法与之前的判别学习算法的对比；朴素贝叶斯算法，Laplace平滑。
Dream_angel_Z·2015-05-31 15:00

Andrew NG 机器学习课程笔记（五）

生成学习算法本次课Andrew老师主要讲述了生成学习算法的定义，并详细描述了高斯判别分析的例子。之后对比了生成学习算法和判别学习算法的不同，介绍了一个适合对文本分类的算法，朴素贝叶斯。
Datuqiqi·2015-05-16 23:00

人脸识别主要算法简介

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；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
Sunshine_in_Moon·2015-05-15 21:00

降维：PCA

一直想总结一下降维的方法，借matchill老师的课，总结一下：PCA：PCA和ICA：降维方法：1、神经网络的隐含层2、LDA（线性判别分析）3、PCA4、ICA5、CCA6、信息增益（筛选特征）7、
mmc2015·2015-04-26 16:00

模式识别：PCA主分量分析与Fisher线性判别分析

本实验的目的是学习和掌握PCA主分量分析方法和Fisher线性判别方法。首先了解PCA主分量分析方法的基本概念，理解利用PCA分析可以对数据集合在特征空间进行平移和旋转。实验的第二部分是学习和掌握Fisher线性判别方法。了解Fisher线性判别方法找的最优方向与非最优方向的差异，将高维分布的数据进行降维，并通过Fisher线性判别方法实现高维数据在一维中分类。一、技术论述1.统计分析方法中的降维
liyuefeilong·2015-04-23 19:00

Stanford机器学习课程笔记2-高斯判别分析与朴素贝叶斯

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes/判别学习算法和生成学习算法高斯判别分析（GaussianDiscriminantAnalysis）朴素贝叶斯算法(
xiahouzuoxin·2015-04-23 16:43

Stanford机器学习课程笔记2-高斯判别分析与朴素贝叶斯

转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/判别学习算法和生成学习算法高斯判别分析（GaussianDiscriminantAnalysis）朴素贝叶斯算法
xiahouzuoxin·2015-04-23 16:00

Gaussian discriminant analysis and Gaussian Mixture Model

Gaussiandiscriminant analysis高斯判别分析的做法和贝叶斯思想有一定的联系，首先回顾下贝叶斯公式：对于高斯判别分析，对于每一个y，要计算出P(y/x)，找到概率最大的那个y作为
u012303532·2015-04-17 17:00

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

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
wenyusuran·2015-04-13 14:00

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
robert_ai·2015-03-27 15:00

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
robert_ai·2015-03-27 15:00

【机器学习实验】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
JasonDing1354·2015-03-12 16:00

【机器学习实验】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
JasonDing1354·2015-03-12 16:00

R语言中的线性判别分析

    在R语言中，线性判别分析（LinerDiscriminantAnalysis，简称LDA），依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现。
sanqima·2015-01-11 14:00

ML—高斯判别分析、朴素贝叶斯和逻辑回归

华电北风吹天津大学认知计算与应用重点实验室最后修改日期：2015/8/22     近来看论文中经常看到GDA和朴素贝叶斯，并且论文中说的算法中用到的贝叶斯公式，对怎么用的原理以前没有仔细研究，今天仔细的看了斯坦福机器学习的关于GDA，NB和LR的讲义部分。理解了贝叶斯公式在GDA和NB中的原理，以及GDA和LR的关系。     与以前学习贝叶斯公式相比     贝叶斯公式：对于目标B有不同的到达
zhangzhengyi03539·2014-12-31 21:00
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