判别分析第7页

机器学习—降维算法1LDA线性判别分析(理论)

1.降维原理的概述由于特征数据过于庞大，需要对数据进行降维处理，即通过某种映射方法将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中（减少特征的个数），比较经典的是LDA线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis

qq_44705097·2022-11-28 08:32

经典线性降维算法—线性判别分析

与PCA降维不同，LDA是有监督的降维，它的基本思想就是利用类标信息找到子空间S，将数据映射到S中后，不同类别的数据尽量远离，相同类别的数据尽量接近。与PCA类似，LDA利用方差作为指标来衡量数据在投影方向上的差异程度。协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。而协方差描述了向量之间的相关程度。协方差的公式和方差十分相近，甚至可以说方差是协方差的一种特例。所以协方差不仅是反映了变

身影王座·2022-11-28 08:31

【MATLAB】机器学习：线性判别分析LDA

实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;%%导入数据load("train.mat");x=train(:,1:4);y=train(:,5);load("test.mat");x_test=test;%*********************问题二*******************%***************

Orange_Jet·2022-11-28 08:30

使用线性判别分析(LDA)进行特征降维

使用线性判别分析降维降维的目的降维需求与维度控制线性判别分析(LDA)LDA的原理使用LDA处理二分类问题使用LDA处理多分类问题LDA的实现降维效果的评价降维的目的特征选择的目的是筛选出最为重要，最为关键的特征

唐犁·2022-11-28 08:30

机器学习—降维算法1LDA线性判别分析(实战)

代码1，一步一步去操作LDA代码2，直接从sklearn调用LDA方法，指定降维原始数据展示结果特征数据降维后展示结果importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder#自己来定义列名feature_dict={i:labelfori,la

qq_44705097·2022-11-28 08:00

297个机器学习彩图知识点（6）

1.LeakyReLU2.学习曲线3.学习4.学习速率5.线性激活函数6.向量的线性组合7.线性判别分析8.线性无关9.线性可分10.指数之和的对数11.逻辑回归12.模型对比13.sigmoid函数14

冷冻工厂·2022-11-28 04:00

python使用QDA进行二次判别分析

python中使用sklearn中的QuadraticDiscriminantAnalysis来进行二次判别分析，这里采用鸢尾花数据进行分类。train_

chenlei456·2022-11-27 23:06

基于机器学习的量化投资策略

在有监督学习中，最早可以追溯到1936年Fisher发明的线性判别分析，在当时还没有机器学习的概念，其后出现贝叶斯分类器、logistic回归、KNN算法等零碎化的机器学习算法，不成体系，直至1980年开始

superhake·2022-11-27 21:31

机器学习笔记之线性分类

线性分类文章目录线性分类一、感知机算法二、线性判别分析LDA三、Logistic回归四、高斯判别模型GDA(概率生成模型)五、朴素贝叶斯对于线性分类任务，可以再线性回归模型的函数湖面加入一层非线性的激活函数

MoonHonor·2022-11-27 14:50

聚类分析（K-means、系统聚类和二阶聚类）的原理、实例及在SPSS中的实现（一）

聚类分析是一种探索性分析方法，与判别分析不同，聚类分析事先并不知道分类的标准，甚至不知道应该分成几类，而是会根据样本数据的特征，自动进行分类。聚类与分类

YinHeCS·2022-11-27 03:42

Task02详读西瓜书+南瓜书第3章

总结3线性判别分析本节大纲参考前言学习说明：预习，再看直播回放1一元线性回归与多元线性回归预习：西瓜书3.1、3.2一元线性回归直播回放：https://www.bilib

数据闲逛人·2022-11-27 03:01

MATLAB实现LDA（线性判别分析），以两个类别数目为例

%LDA线性判别分析，以两个类别数目为例function[w,c]=myLDA(X,Y)%X-数据矩阵，Y-类标签idx0=find(Y==0);idx1=find(Y==1);[n0nn0]=size

我是小蔡呀～～～·2022-11-27 02:06

机器学习——线性判别分析原理及python代码实现

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的线性分类方法，其基本思想是将数据投影到低维空间，使得同类数据尽可能接近，异类数据尽可能疏远，所以线性判别分析也是一种监督降维算法

Li Changwu·2022-11-26 13:30

百面机器学习--机器学习面试问题系列(四)降维

持续更新中…目录1.PCA最大方差理论2.PCA最小平方误差理论3.线性判别分析LDA在机器学习中，数据通常表示成向量形式输入到模型中进行训练。

小鲨鱼的小鱼干儿·2022-11-26 07:22

基于R语言地理加权回归、主成分分析、判别分析等空间异质性数据分析

以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。

WangYan2022·2022-11-25 19:17

西瓜书-第3章-线性模型

只需找一个单调可微函数即可真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，就可得出多种狭义线性模型1、基本形式f(x)=wTx+b2、对数线性回归lny=wTx+b3、对数几率回归ln(y/1-y)=wTx+b4、线性判别分析

路飞的纯白世界·2022-11-25 13:59

【西瓜书】3-线性模型

文章目录3.1-基本形式3.1.1-基本形式3.1.1-向量形式3.2-线性回归3.2.1-性能度量3.2.2-多元线性回归3.2.3-广义线性模型3.3-对数几率回归3.4-线性判别分析3.5-多分类学习

超级虚空·2022-11-25 12:10

数学建模【四大模型（优化、分类、评价、预测）总结】

1.5组合优化经典问题1.5.1多维背包问题（MKP）1.5.2二维指派问题（QAP）1.5.3旅行商问题（TSP）1.5.4车辆路径问题（VRP）1.5.5车间作业调度问题（JSP）2分类模型2.1判别分析

延锋L·2022-11-25 12:10

（Note）荧光光谱结合主成分分析

利用Fisher线性判别分析方法对各主成分的分谱及其组合的分辨能力进行判别，选取分辨能力最佳的主成分或主成分组合作为识别特征谱。

Think@·2022-11-25 05:11

西瓜书第三章线性模型学习笔记

3.线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)基本思想：给定训练样例

子青0911·2022-11-24 22:05

吃瓜教程Task2

第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归（LinearRegression)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基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来预测的函数

Serendipity>·2022-11-24 15:33

机器学习（周志华）学习笔记（二）

机器学习（周志华）学习笔记（一）目录学习内容：三、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(LDA)3.5多分类问题3.6类别不平衡学习时间：学习内容：三、线性模型3.1

ELDORADO_KDW·2022-11-24 00:02

周志华《机器学习》第三章课后习题

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.3.1试析在什么情形下式(3.2

An efforter·2022-11-23 23:43

matlab可以读取dng格式图像吗,Matlab Classification Learner

可以执行自动培训以搜索最佳分类模型类型,包括决策树、判别分析、支持向量

Dear方丈·2022-11-23 18:23

西瓜书第3章学习笔记

目录3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归（逻辑回归）3.4线性判别分析（LinearDiscriminateAnalysis，LDA）3.5多分类学习3.6分类不平衡问题机器学习三要素：模型—

Zenobia_FL·2022-11-23 08:26

线性分类（二）-- 线性判别分析 LDA

在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）和隐含狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation）。

长路漫漫2021·2022-11-23 08:40

线性判别分析(LDA)详解

入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、LDA简介二、数学原理（以二分类为例子）1、设定2、每一类的均值和方差3、目标函数4、目标函数的求解5、最终的实践所求三、多分类LDA四、LDA用途与优缺点1、用途2、优点3、缺点五、LDA的python应用1、调用函数LinearDiscriminantAnalysis2、常用参数意义

tt丫·2022-11-23 08:09

线性判别分析（LDA）推导及python实现

代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DclassLDA():def__init__(self):self.w=Nonedefcalculate_covariance_matrix(self,X,Y=None):#计算协方差矩阵m=X.shape[0]X=X-np.mea

程序媛JD·2022-11-23 08:34

LDA线性判别分析案例实战

LDA是线性判别分析的简称，该方法是一种线性学习方法，常用于分类。

husky66·2022-11-23 08:30

R语言LDA线性判别分析

LDA线性判别分析R语言中LDA的实现过程lda()函数理解lda()用法lda()参数介绍lda示例可视化结果应用前景最流行或最成熟的机器学习技术之一是线性判别分析(LDA)。

酷二的R语言记录册·2022-11-23 08:56

【应用多元统计分析】期末简答题高频考题

一.判别分析1.判别分析的基本思想:设有n个样本,对每个样本的p项指标,已知每个样本属于k个类别中的某一类,找到一个最优性质判别函数,能把不同类别的样本点尽可能区别开,以最优的性质对p维空间构造一个划分

H鈞杰.·2022-11-23 00:19

R语言|PLS_DA分析绘图示例

偏最小二乘法判别分析（PLS_DA）是一种用于判别分析的多变量统计分析方法，一种根据观察或测量到的若干变量值，来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。

作图帮·2022-11-22 22:42

【多元统计分析】判别分析——SPSS上机实验

《多元统计分析》中国人民大学出版社第五版(82-105)数据获取：关注公众号：321红绿灯回复：4.6公众号中还有更多的理论知识、个人笔记整理和资源放送，欢迎阅读哦~实验目的：通过判别分析，对数据中的变量的各类特征值判别确定其类型属性

美滋滋一定会是研究生·2022-11-22 17:57

高斯分布

在高斯混合模型（GMM），高斯判别分析（LDA）等等中，都涉及到了高斯分布，所以这里结合CS229课程笔记和机器学习-白板推导（二）-数学基础来对高斯分布进行一个介绍。

宁悦·2022-11-22 17:48

SPSS多元统计分析【009期】

其主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与

普通网友·2022-11-22 17:15

《机器学习（西瓜书）》——线性模型

如果有多个输入属性，，当X时满秩矩阵或者正定矩阵矩阵时，有解析解.对数线性回归：，形式线性回归，是输入空间到输出空间的非线性映射2.对数几率回归——分类任务对数几率函数：用极大似然法估计w和b的值3.线性判别分析

xyq1212·2022-11-22 17:18

【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（二）

linearmodel)目录【内容包含第三章】线性回归（linearregression）多元线性回归（multivariatelinearregression）对数几率函数（logisticfunction）线性判别分析

AnyaBee·2022-11-22 17:13

应用统计学与R语言实现笔记（番外篇一）——判别分析更正

在年前有两位小伙伴指出了我在判别分析一章中的一些问题。主要针对这篇做些拓展和讨论。

weixin_33913332·2022-11-22 15:52

【1】使用分类学习APP - Classification Learner App 训练分类模型

你可以执行自动训练来寻找最佳的分类模型，包括决策树、判别分析、支持向量机、逻辑回归、最近邻和集成分类器等等。

木星流火·2022-11-22 05:47

吃瓜教程 | Datawhale-2021.10打卡（Task02）

目录第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线性判别分析第3章线性模型这一章首先通过建立一个d元1次线性模型，通过权重值与偏置项将样本的属性值与预测值联系起来建立线性回归模型，

喝茶用勺子·2022-11-21 23:17

Datawhale7月“吃瓜教程”Task02打卡

://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU），记得一键三连~目录Task02详读西瓜书+南瓜书第3章1线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2对数几率回归3线性判别分析

qqqqqqqjiajun·2022-11-21 23:39

数学建模之聚类分析

数理统计中的数值分类有两种问题：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。

Mr. Water·2022-11-21 20:45

四、PCA降维

监督学习降维——线性判别分析（Line

bugmaker.·2022-11-21 18:46

202201期Datawhale组队学习——吃瓜教程

概览西瓜书+南瓜书第1、2章（1.10、1.11）Task02：详读西瓜书+南瓜书第3章（1.12-1.17）一、一元线性回归与多元线性回归（1.12、1.13）二、对数几率回归（1.14、1.15）三、线性判别分析

yep吖·2022-11-21 00:52

机器学习吃瓜教程打卡班第三章

机器学习吃瓜教程打卡班第三章线性模型基本形式线性回归3.3对数几率回归损失函数的极大似然估计二分类线性判别分析线性模型基本形式f(x)=wTx+bf(\boldsymbol{x})=\boldsymbol

源中阮·2022-11-21 00:14

【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法

【机器学习】线性分类【上】广义线性模型【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法3.线性分类下面将简单介绍几个经典的线性分类模型，包括感知机、线性判别分析、逻辑回归（及softmax）、高斯判别分析和朴素贝叶斯分类器

不牌不改·2022-11-20 23:43

《机器学习（周志华）》Chapter3 线性模型

主要有对连续数据的预测（回归问题）、二分类问题、线性判别分析（LDA）和多分类问题。

周博u010083327·2022-11-20 10:52

线性模型机器学习第三章

线性模型文章目录线性模型前言一、基本形式二、线性回归三、对数几率回归1、应用背景：2、概念及推导3、求解参数w和b四、线性判别分析1、概念2、实现五、多分类学习六、类别不平衡问题总结前言一、基本形式以西瓜问题来说

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:42

机器学习{更新ing}

三连问机器学习的基本术语机器学习的操作(简单看看即可，以后在代码里理解起来容易的多)线性回归线性回归对数几率回归线性判别分析多分类学习以及类别不平衡问题

樊鴻燁·2022-11-19 18:50

机器学习的R实现（mlr包）

目录MachineLearningwithMLRPackage1.获取数据2.探索数据3.缺失值填补4.特征工程5.机器学习1.二次判别分析，QuadraticDiscriminantAnalysis(

一个人旅行*-*·2022-11-19 17:42

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