判别分析第5页

【机器学习笔记】第三章：线性模型

目录3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.1一元线性回归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f(x)=w1x1+w2x2+...

浪里摸鱼·2022-12-27 21:28

《机器学习》读书笔记2--线性模型

目录线性模型基本形式线性回归对数几率回归线性判别分析多分类学习类别不平衡问题ps.写在前面，本文是在参加datawhale组队学习，学习周志华老师的《机器学习》过程的学习笔记。

tiantizzz·2022-12-27 21:56

机器学习笔记（二）：线性模型

本文主要介绍机器学习中常用的线性模型，内容主要包括：一、线性回归（LinearRegression）二、对数几率回归（LogisticRegression）三、线性判别分析(Lin

塘朗老实人·2022-12-27 21:53

机器学习-二分类线性判别分析

目录前言一、线性判别分析(LDA)算法原理二、损失函数的推导2.1初步条件推导2.2最大化目标三、拉格朗日乘子法求解3.1拉格朗日乘子法3.2求解的值四、拓展定义4.1广义特征值4.2广义瑞利熵总结前言本文主要记录了有关机器学习问题线性模型中的二分类线性判别分析的内容

第三人称&寒飔·2022-12-27 00:48

线性判别分析（LDA）实现二分类的思路

lda在确定了w矩阵后，投影线也就确定了。如果不是用来降维，而是实现二分类，思路如下：训练数据：1>把所有数据都投影到y=wx上2>计算两个样本投影后的中心点，u0,u13>确定中心点的中间值，u’=(u0+u1)/2测试数据：同样计算投影后数据的中心，假设为a,b如果a>u’,分为一类，否则，分为另外一类b也同样。大致思路是这样。

飞奔的帅帅·2022-12-27 00:17

线性判别分析(LDA)二分类的原理及python实现

问题引入已知一个样本存在两个属性，根据属性的不同可以分为三个类别，现需要依据下面的训练集，给出某样本的属性值判断该样本属于下面的哪一个类别。属性1属性2类别42124123136144191006809508701080符号说明nnn表示列属性的个数。xi\textbf{x}_ixi为nx1的列向量，在表格中代表一个不包括类别属性的行。c=0,1,⋯ ,k,⋯c={0,1,\cdots,k,\cd

程适场·2022-12-27 00:47

机器学习之二分类LDA线性判别（最大特征值法）

目录一、实验数学原理二、算法实现步骤三、实例分析四、实验结果及分析一、实验数学原理线性判别分析((LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上因为最早由

洋洋菜鸟·2022-12-27 00:45

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析多分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析多分类模型

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析多分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析多分类模型目录

statistics.insight·2022-12-26 10:36

PCA与LDA学习小结

LDA，又称线性判别分析，可用于无监督的数据分类。主要原理是寻找一个低维空间，令数据空间

小小白工程师·2022-12-24 10:04

用 LDA 方法进行数据分类的 Python 实现

LDA的全称是lineardiscriminantanalysis，即线性判别分析，LDA与PCA一样，都可用于数据降维，但二者既有相似也有区别，PCA主要是从特征/维度的协方差角度，去找

Python中文社区·2022-12-23 22:26

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析二分类模型（binary classification）、predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、输出多分类混淆矩阵

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析二分类模型（binaryclassification）、predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵

statistics.insight·2022-12-23 19:30

R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型

R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型目录

statistics.insight·2022-12-23 13:43

r语言聚类分析_R语言机器学习 | 10 聚类分析

首先，要注意“聚类分析”和“判别分析(discriminantanalysis)”的差异，在判别分析中讲到，“分类”是指在有特征(X)有标签(Y)的情况下对样本进行分类；而聚类分析是在只有一系列特征(X1

weixin_39533052·2022-12-23 13:12

R语言与分类（2）

贝叶斯判别分析与举例分析和fisher判别分析相比，贝叶斯判别分析考虑了不同总体类别的先验概率，假如说有G1,G2,G3,G4四个P维总体，如果我们能预先得知这四个总体发生的概率，占得比例，那么在得到新样品时

小杨_同学·2022-12-23 13:12

如何用R语言中lda函数求解线性判别分析的线性判别边界

如何用R语言中lda函数求解线性判别分析的线性判别边界转载：https://esl.hohoweiya.xyz/notes/LDA/sim-4-5/index.html

大浪淘沙_scc·2022-12-23 13:12

R语言进行判别分析

本文中分三个方法介绍判别分析，Bayes判别，距离判别，Fisher判别。

上官峰晨·2022-12-23 13:11

R 实现线性判别分析教程

本文介绍线性判别分析概念，并通过示例介绍R的实现过程。介绍线性判别分析模型线性判别分析用于基于一组变量把响应变量分为俩类或更多的算法。但线性判别算法对数据有一些要求：响应变量必须是类别变量。

梦想画家·2022-12-23 12:09

可用于线性判别、聚类分析的R语言函数总结

一、判别分析判别分析是一种分类技术，其通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。

突发恶疾的Kaz哥·2022-12-23 12:37

山东大学机器学习课程资源索引

实验完整实验代码获取githubrepo【ML实验5】SVM（手写数字识别、核方法）一个PCA加速技巧作业高斯判别分析（GDA）公式推导ProblemSet3学习笔记课堂问题：一个凸函数的性质SVM（支持向量机

u小鬼·2022-12-23 01:55

判别分析及R使用Part2-距离判别法

这部分笔记是MOOC课程《多元统计分析及R语言建模》第6章第二讲“距离判别分析”。在判别分析及R使用-Part1中提到，确定性判别可用Fisher判别法，除此之外还可以用距离判别分析。

3between7·2022-12-22 16:04

【周志华机器学习】三、线性模型

2.对数几率回归(logistic回归）2.1概述2.2优点2.3求解2.4用到的优化方法1.一阶方法2.二阶方法：牛顿法、拟牛顿法3线性判别分析(LDA)4.多分类学习5.类别不平衡问题

CHH3213·2022-12-22 13:23

【周志华机器学习】线性模型

第三章线性模型基本形式线性回归对数几率回归线性判别分析多分类学习类别不平衡问题基本形式线性模型试图学的一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。

mikasaaaaa·2022-12-22 13:16

周志华《机器学习》学习笔记-线性模型

学习笔记文章目录周志华《机器学习》学习笔记第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归1一元线性回归2多元线性回归3对数线性回归4广义线性模型3.3对数几率回归（逻辑回归）二分类问题（0、1）关于对数几率函数3.4线性判别分析

yijia7590jfz·2022-12-22 13:14

机器学习之线性模型

机器学习之线性模型1.线性模型2.对数几率模型（Logistic回归）3.线性判别分析（LDA）4.多分类学习5.类别不平衡问题1.线性模型线性模型是一类统计模型的总称，包括线性回归模型，方差分析模型，

hezzfew·2022-12-22 13:44

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网

月疯·2022-12-22 12:23

模式识别与机器学习（国科大2021-2022秋季学期课程）-基础概念及算法

模式识别与机器学习-国科大2021-2022秋季学期课程写在前面习题解答参考模式识别经典算法线性判别分析感知器算法（赏罚机制）贝叶斯决策问题贝叶斯最小错误率判别贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器线性判别函数特征提取与降维

sunzhihao_future·2022-12-21 07:30

信用风险计量模型简述

信用风险计量技术简述1.古典信用风险计量模型主观判断分析方法、财务比率评分方法、多变量信用风险判别方法（其中最有效，包括线性概率模型、Logit模型、Porbit模型、判别分析模型）评级方法：将信用状况分成不同等级

路易三十六·2022-12-20 15:08

机器学习课堂笔记-1

回归分析：线性回归非线性回归2.分类算法：神经网络支持向量机朴素贝叶斯K-近邻决策树(随机森林)深度神经网络3.聚类算法：K-means聚类层次聚类密度聚类谱聚类高斯混合聚类4.降维算法：主成分分析线性判别分析局部线性嵌入参考书目

Cole～～·2022-12-20 12:37

机器学习（3）高斯判别分析&朴素贝叶斯分类器

判别模型与生成模型判别模型判别模型是对观测数据进行直接分类，常见的判别模型有逻辑回归和感知机算法等。此模型仅对数据进行分类，并不能具象化或者量化数据本身的分布状态，因此也无法根据分类生成可观测的图像。生成模型与判别模型不同，生成模型首先了解数据本身分布情况，并进一步根据输入x，给出预测分类y的概率。该模型有着研究数据分布形态的概念，可以根据历史数据生成新的可观测图像。贝叶斯分类就是一个典型的例子。

薛定谔的猫王·2022-12-19 18:30

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析多分类模型、使用predict函数和训练好的多分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出多分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV

statistics.insight·2022-12-19 14:30

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型（binary classification）

R语言使用MASS包的qda函数拟合二次判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型（binaryclassification）目录

statistics.insight·2022-12-19 14:30

【秋招基础知识】【3】机器学习常见判别模型和生成模型

2.神经网络(NN,NeuralNetwork)3.线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)现在用作判别很少了，一般作为一种有监督降维方法。对所有样本进行一次线性变

爱吃蛋炒饭的小老鼠·2022-12-18 15:43

分类、聚类模型

分类、聚类模型一、分类模型（1）逻辑回归（2）举个逻辑回归的例子--水果分类（3）Fisher线性判别分析（4）举个Fisher线性判断的例子二、聚类模型（1）K-means聚类算法（2）K-means

ōu yǐng·2022-12-17 17:12

Python数据分析之特征处理笔记五——特征预处理（特征降维及特征衍生）

书接上文，本次将介绍两种常用的特征降维的方法：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）。

୧⍤⃝ Nakupenda·2022-12-16 09:41

线性判别分析（LDA）相关概念及python代码实现多分类

文章目录一.概念1.1简介1.2优点1.3应用领域二.原理三.python实现四.小结箱线图介绍：一.概念线性判别分析是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学、模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合

张xiao张·2022-12-16 09:35

机器学习模型与算法最全分类汇总

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

Imagination官方博客·2022-12-16 06:10

【白板推导系列笔记】线性分类-高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis）-模型求解（求期望）&模型求解（求协方差）

L(μ1,μ2,Σ,ϕ)=∑i=1N[log⁡N(μ1,Σ)yi⏟(1)+log⁡N(μ2,Σ)1−yi⏟(2)+log⁡ϕyi(1−ϕ)1−yi⏟(3)]L(\mu_{1},\mu_{2},\Sigma,\phi)=\sum\limits_{i=1}^{N}[\underbrace{\logN(\mu_{1},\Sigma)^{y_{i}}}_{(1)}+\underbrace{\logN(\m

烧灯续昼2002·2022-12-16 06:03

什么是判别式模型？什么是生成式模型？

常见的判别模型有：线性回归、boosting、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、逻辑斯特回归等算法。

不拿大场offer不改名·2022-12-15 09:06

吃瓜教程｜Task2（阅读西瓜书第3章）

文章目录一元线性回归多元线性回归对数几率回归二分类线性判别分析类别不平衡问题（Class-imbalance)一元线性回归输入的属性数目只有一个，对于离散属性，通过连续化的方式将其转化为连续值。

HWH-·2022-12-13 21:58

数据分析-降维-PCA-LDA-LLE

目录前言矩阵分解法主成分分析（PCA）核PCA非负矩阵分解（NMF）FactorAnalysis独立主成分分析（ICA）判别分析法（LDA）基于流形学习的数据降维方法LLEMDSMDS实现t-SNE前言降维指采用某种映射方法

ITLiu_JH·2022-12-13 20:45

【高维数据降维】线性判别分析LDA

高维数据降维之线性判别分析LDA高维数据降维是指采用某种映射方法，降低随机变量的数量，例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。

梦什·2022-12-13 10:37

lda 降维 iris matlab,用线性判别分析 LDA 降维

本文结构：什么是LDA和PCA区别LDA投影的计算过程LDA降维的例子1.什么是LDA先说判别分析，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

金小录·2022-12-13 10:34

泛统计理论初探——线性判别分析LDA简介

统计学习-线性判别分析方法简介线性判别分析方法简介LDA是常见的降维算法，全称是LinearDiscriminantAnalysis，即线性判别分析。

喷火龙与水箭龟·2022-12-13 10:30

【ML】降维：LDA线性判别分析

LDA线性判别分析有监督降维。目标是降维后的组内（同一类别）方差小，组间（不同类别）方差大。

一只干巴巴的海绵·2022-12-13 10:26

线性判别分析LDA用于降维

一、原理LDA线性判别分析，LDA是一种监督学习的降维技术，LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。

Goodness2020·2022-12-13 10:52

Python机器学习05——判别分析

与逻辑回归类似，判别分析是用来做分类的。判别分析也是比较经典的多元统计分析方法。它有点类似于主成分，尽可能的将数据从不同的方向投影开，因此判别分析还具有降维

阡之尘埃·2022-12-13 00:21

基于matlab的fisher线性判别及感知器判别_线性和二次判别分析

线性判别分析（discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis）和二次判别分析（discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis

weixin_39941792·2022-12-13 00:50

线性判别分析LDA(linear discriminant analysis)与二次判别分析QDA(quadratic discriminant analysis)

文章目录什么是LDALDA与PCA相同不同LDApython实现使用sklearn实现LDA再进一步QDAQDA数学原理QDA与LDA比较Source:PythonMachineLearning3rd什么是LDA面对有蓝黄两类标签的监督学习问题时：使用PCA：PCA曲线（红线）从两个椭圆之间穿过(最大方差正交分量)，投影分布呈LD2维度的正态分布，根据这个正态分布的PCA坐标投影，我们无法分别这两

ZachhhBweg·2022-12-13 00:50

r语言dmy()函数转化出现na_R语言进阶之判别分析

R语言的“MASS“包是一个十分强大的统计包，可以进行各种统计分析，我也将围绕它来介绍判别分析。”MASS“包既可以进行线性判别，也可以进行二次判别。

weixin_39992462·2022-12-13 00:19

（数据科学学习手札18）二次判别分析的原理简介&Python与R实现

上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现，而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别，本文就对二次判别进行介绍：二次判别属于距离判别法中的内容，以两总体距离判别法为例，对总体G1,，G2

weixin_30565199·2022-12-13 00:49

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