判别分析第8页

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

机器学习西瓜书学习笔记

2.2.2交叉验证法2.2.3自助法2.2.4调参与最终模型2.3性能度量2.3.1回归任务常用的性能度量2.3.2分类任务常用的性能度量3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

略略略06·2022-11-19 15:02

线性判别分析（机器学习）

目录线性判别分析的原理LDA的降维过程如下线性判别分析（LDA）是一种有监督的线性降维算法。

唯见江心秋月白、·2022-11-19 10:11

数学建模学习笔记（八）——分类模型

文章目录一、分类模型综述二、逻辑回归三、两点分布（伯努利分布）四、连接函数的取法五、Logistic回归模型六、在SPSS中进行二元Logistic回归七、预测结果较差的解决八、Fisher线性判别分析九

striveAgain丶·2022-11-19 09:18

【机器学习-分类模型评价指标】混淆矩阵&分类报告

此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（ClassificationTree）、逻辑回归（LogisticRegression）、线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis

—Xi—·2022-11-18 18:28

基于sklearn实现LDA主题模型（附实战案例）

实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA模型可视化3.7困惑度LDA主题模型1.LDA主题模型原理其实说到LDA能想到的有两个含义，一种是线性判别分析

艾派森·2022-11-17 09:03

机器学习西瓜书第三章阅读笔记公式推导+内容概要

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（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）/Fisher判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1

不知名小七·2022-11-16 07:21

吃瓜教程Task2 机器学习西瓜书第三章线性模型

2,在第三章的线性模型中只介绍了线性回归，对数几率回归和线性判别分析。这三个模型也分别对应了常见的三类不同的机器学习任务，分别是回归问题，分类问题和特征降维。

Lennon �·2022-11-16 07:42

相似性度量（距离度量）方法（一）：基本种类与公式

相似性度量（或距离度量）方法在多元统计中的聚类分析、判别分析中的距离判别法、泛函分析、机器学习等方面都有应用。所以对于数据分析、机器学习等方面，掌握相似性的不同度量方法是十分重要且必要的。

生信小兔·2022-11-15 13:55

机器学习——特征工程（3分钟的超详细介绍）

3.1特征选择3.2线性降维3.2.1主成分分析法（PCA）3.2.2线性判别分析法（LDA）1什么是特征工程？

Joker_咖啡逗·2022-11-15 11:48

[学习日志]白板推导-条件随机场 CRF Conditional Random Field

文章目录背景介绍软分类&硬分类硬分类举例SVM支持向量机PLA感知机LDA线性判别分析软分类举例概率判别模型概率生成模型CRF概率密度的参数形式概率密度的向量形式求边缘概率P(Yt|X)参数估计（学习参数

烫烫烫烫的若愚·2022-11-13 11:13

第三章线性模型总结

线性回归一元线性回归（只有一个特征x）：多元线性回归：3.对数几率回归--也称作逻辑回归，用来解决分类问题对数几率函数（对率函数）：对数几率：损失函数：信息熵--衡量事情的不确定性：相对熵：交叉熵：4.线性判别分析

CsdN317a·2022-11-13 00:32

周志华《机器学习》笔记（三）——第3章线性模型

第3章线性模型1、线性回归2、逻辑回归（对数几率回归）3、线性判别分析（LDA）4、多分类学习5、类别不平衡线性模型是神经网络和深度学习的基础，原理比较简单，主要看书就行，重点是线性回归和对数几率回归这两节

不会写代码的牛马·2022-11-13 00:00

西瓜书第三章线性模型

用电脑来记比较麻烦所以选择了手写笔记，主要是学习了一元线性回归，多元线性回归，对数几率回归，和线性判别分析。

Seven7_Lu·2022-11-13 00:29

第三章线性模型

多元线性回归对数线性回归广义线性模型3.3对数几率回归二分类问题3.4线性判别分析二分类问题3.5多分类学习利用二分类学习器解决多分类问题

m0_62070382·2022-11-13 00:56

机器学习第三章线性模型

机器学习第三章线性模型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

Avery123123·2022-11-13 00:54

机器学习--高维数据降维方法并使用Iris数据集进行降维演示

三、线性判别分析（LDA）1.说明2.【例3】基于线性判别式分析对Iris数据集降维四、局部线性嵌入（LLE）1.说明2.

马里奥w·2022-11-11 23:49

读书笔记-《机器学习》第三章：线性模型

使所有样本到直线的欧氏距离之和最小许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得广义线性模型：g(.)为单调可微函数，y=g-1(wTx+b)称为广义线性模型，其中g(.)称为联系函数LogisticsRegression就是一个被Sigmoid函数归一化后的广义线性模型线性判别分析

-永不妥协-·2022-11-10 23:14

西瓜书-第3章-线性模型笔记

2.1.1-若xix_ixi是离散属性：2.2-回归任务最常用的性能度量：均方误差2.3-求解均方误差最小化=>最小二乘法2.4-多元线性回归2.5-对数线性回归2.6-广义线性模型3-对数几率回归4-线性判别分析

一燊芊芊·2022-11-10 07:59

机器学习笔记之线性分类——朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)

回顾：概率生成模型在机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析(一)模型思路构建中介绍过，概率生成模型用于分类任务的朴素思想是软分类思想——给

静静的喝酒·2022-11-09 13:35

机器学习笔记之线性分类——逻辑回归

机器学习笔记之线性分类——逻辑回归引言回顾：软分类逻辑回归策略思路构建场景描述推导过程求解过程引言前面几节介绍了线性分类中硬分类方法，如感知机算法、线性判别分析。

静静的喝酒·2022-11-09 13:05

机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析(一)模型思路构建

机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析之模型思路构建引言回顾：软分类思想概率判别模型概率生成模型高斯判别分析场景描述策略构建引言上一节介绍了线性分类中概率判别模型的经典方法——逻辑回归(LogisticRegression

静静的喝酒·2022-11-09 13:34

机器学习笔记03——逻辑回归 + 分类问题评估指标：精确率、召回率、F1-score、AUC指标

珞沫的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_45666566/article/details/107137877用于分类的线性模型：对数几率回归（逻辑回归）和线性判别分析

S1406793·2022-11-08 17:12

【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测

对于PCA降维的介绍，请参考之前的博文【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）目录PCA特征降维实战-

阿_旭·2022-11-08 11:30

【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）

本文介绍了特征降维的两种方式主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）。

阿_旭·2022-11-08 11:23

SAS期末复习知识点总结(应用多元统计实验笔记)

SAS复习目录一、数据集的建立、存储、导出、导入和编辑：二、统计数据的描述性分析三、一元线性回归分析四、多元线性回归分析与残差分析五、主成分分析六、因子分析七、判别分析八、聚类分析一、数据集的建立、存储

我的思路很明确·2022-11-08 09:02

Python之主成分分析

包括princomp(主成分分析)、factor（因子分析）、cancorr(典型相关分析、multtest（多重检验）、prinqual（定性数据的主分量分析）及corresp（对应分析）;第二类：判别分析过程

一蓑烟雨紫洛·2022-11-08 09:30

计算机SAS相关数据,非计算机专业计算机公共课系列教材：数据分析软件SAS实用教程...

《非计算机专业计算机公共课系列教材：数据分析软件SAS实用教程》主要内容包含SAS基础，SAS软件应用，SAS图形，假设检验，方差分析，相关分析，回归分析，聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析等，用丰富的实例介绍如何使用

weixin_39683025·2022-11-08 09:30

【numpy手写系列】用PCA、LDA、SVM与CNN手写人脸识别代码

然后，要求学生训练并应用三种分类模型——线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）–对人脸图像进行分类。通过该项目，学生有望获得基本的以及当前流行的模式识别技术的重要知识。

大气层煮月亮·2022-10-30 13:45

[机器学习入门笔记] 1. 周志华. 《机器学习》

最小二乘法估计1.2极大似然估计1.3求解w和b1.4向量化2.多元线性回归2.1导出Ewhat2.2向量化Ewhat2.3求解what3.对数几率回归（逻辑回归）3.1极大似然估计3.2信息论4.二分类线性判别分析

Cyanzzy·2022-10-24 18:15

降维算法总导图

-线性方法：线性判别分析LDA、主成分分析PCA、因子分析FA-非线性方法：保留局部性质：基于重建权重（局部线性嵌入LLE），邻接图，基于切空间；保留全局空间：基于距离保持（基于欧氏距离MDS，基于测地线距离

小粒子学code·2022-10-24 07:21

核密度估计python_核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)

参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的未知

weixin_39625162·2022-10-20 22:30

非参数估计：核密度估计KDE

参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目

weixin_ry5219775·2022-10-20 22:10

蒋宝藏带你详解判别分析！

文章目录**前言****一、5种软件介绍****1.1MATLAB****1.2Python****1.2SPSS****1.4Minitab****1.4Unscrambler****二、判别分析算法案例

万物皆可matrix·2022-10-19 07:55

机器学习（西瓜书）——第三章线性模型（知识点思维导图）

机器学习（西瓜书）——第三章线性模型（知识点思维导图）这章难点在于线性判别分析和对数几率回归的理解与实践，这里只是给大家梳理了一下思路。

一个人的码行·2022-10-13 19:58

spss聚类分析_SPSS聚类分析对比：2种聚类方法哪个更好用？

由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。评价标准主要是观察各聚类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。分析数据依然采用线性回归所使用的标准化

weixin_39581739·2022-10-12 22:14

spss分析方法-判别分析

判别分析是在分组已知的情况下，根据已经确定分类的对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类别的一种统计学方法。

Laoacai·2022-10-12 22:52

DataWhale吃瓜教程-Task2学习笔记(CH3-线性模型)

吃瓜教程学习笔记-CH3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3.3对数几率回归3.4线性判别分析LDA3.5多分类学习3.6类别不平衡3.7参考3.1基本形式线性模型（linearmodel

Alexa2077·2022-10-12 07:37

西瓜书研读——第五章神经网络：BP神经网络

西瓜书研读系列：西瓜书研读——第三章线性模型：一元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：多元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型：线性几率回归（逻辑回归）西瓜书研读——第三章线性模型：线性判别分析LDA

小白不白白_·2022-10-06 22:45

机器学习笔记（四）

机器学习笔记（四）文章目录机器学习笔记（四）线性判别分析多分类学习类别不平衡问题小总结决策树决策树的基本概念决策树的构造ID3算法C4.5算法CART算法线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis

hhh江月·2022-10-06 07:45

面试必备 | 机器学习这十大算法你确定会了吗？

阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢选自Medium作者：garvitanand2机器之心编译参与：GeekAI、路本文介绍了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

zenRRan·2022-10-02 07:22

西瓜书研读——第三章线性模型：线性判别分析 LDA

线性几率回归（逻辑回归）主要教材为西瓜书，结合南瓜书，统计学习方法，B站视频整理~人群定位：学过高数会求偏导、线代会矩阵运算、概率论知道啥是概率原理讲解，公式推导，课后习题，实践代码应有尽有，欢迎订阅3.4线性判别分析

小白不白白_·2022-10-02 07:17

PCA与线性判别分析LDA降维的区别？

面试问答：PCA算法介绍？PCA算法过程？PCA为什么要中心化处理？PCA为什么要做正交变化？（1）简单介绍一下PCA主成分分析(Principalcomponetanalysis,PCA)是一种无监督学习方法，利用正交变换把线性相关变量表示的观测数据转换为几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量成为主成分。主成分的个数通常小于原始变量的个数，属于降维方法。根据分解协方差矩阵的策略，分为两种P

Better Bench·2022-09-28 18:23

机器学习强基计划1-4：从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现

目录0写在前面1什么是线性判别分析？

Mr.Winter`·2022-09-28 12:53

模型9——分类模型

目录解决问题分类一、逻辑分类步骤1.数据预处理——生成虚拟变量2.逻辑回归判断3.spss求解4.结果5.逐步回归的设置问题解决1.2.二、Fisher线性判别分析步骤1.spss操作2.操作结果3.Fisher

苹果母公司·2022-09-28 07:27

机器学习（二）线性模型——线性回归、对数几率回归、线性判别分析

一、线性回归线性回归（linearregression：试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。1.最简单的形式：输入属性的数且只有一个，最小二乘法：基于均方差误差最小化来进行模型的求解，在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使得样本到直线上的欧氏距离之和最小。2.但是更一般的形式：输入的属性有多个求解这个的过程称为“多元线性回归”二、对数几率回归在一中讲到使用线性模型进行回归

一大块肉松·2022-09-23 12:23

数学建模 -- 分类模型

写在前面：笔记为自行整理，内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风二分类：逻辑回归Fisher线性判别分析多分类：spss多分类线性判别分析多分类逻辑回归二分类逻辑回归虚拟变量逻辑回归求解分类变量预测结果差

YBOssing519·2022-09-19 07:01

Python实现线性判别分析教程

但当预测变量有多种可能时，则一般会使用线性判别分析（lineardiscriminantanalysis,简称LDA).线性判别分析线性判别分析的场景举例：给定高校篮球运动员的场均篮板和得分，预测他们会被三个高校中的一个录取

梦想画家·2022-09-17 18:42

如何准备2022全国大学生数学建模竞赛

境内与澳门行政区报名方式）ABC题目思路代码发布群：4730492562.比赛时间：2022年9月15日18点到2022年9月18日20点3全国大学生数学建模竞赛常见数模问题分类模型优化模型预测模型评价模型3.1分类问题判别分析

M_Tsing·2022-09-16 10:19

2022年国赛数学建模思路及参考代码提前预约

二、建模资料获取关注天天Matlab，回复资料即可领取海量建模资料三、往年国赛常见问题类型3.1分类问题判别分析：又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一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

matlab_dingdang·2022-09-16 07:43

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