判别分析第9页

机器学习强基计划3-1：图文详解超平面、函数间隔、几何间隔

在之前的模型中，我们已经接触过超平面的概念，比如线性判别分析。在机器学习

Mr.Winter`·2022-09-07 13:33

偏最小二乘判别分析

判别分析（DA）是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。

HZKang·2022-09-06 16:28

PCA与SVD

数据样本稀疏、距离计算困难等问题是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，即我们常说的维度灾难为解决该问题，主要提出了两种解决方法监督降维方法：线性判别分析LDA无监督降维方法：PCA

昨日啊萌·2022-09-05 21:21

机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析(二)最优参数求解

机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析之最优参数求解引言回顾：高斯判别分析的策略构建思路求解过程求解最优先验概率分布参数ϕ\phiϕ求解最优似然分布的期望参数μ\muμ最优解μ1^\hat{\mu_1}

静静的喝酒·2022-09-02 07:22

【数学建模】分类模型

目录一、水果分类的例子二、逻辑回归（Logisticregression)三、线性概率模型（LPM）四、Spss求逻辑回归1、操作步骤2、预测成功率看分类表3、逻辑回归系数表五、Fisher线性判别分析六

要如我愿·2022-08-31 07:46

【吃瓜之旅】第三章吃瓜学习

第三章打下了回归和分类的理论基础，主要引入基础的一元线性回归，到多元线性回归及回归方程的求解，从逻辑回归的基础引入二分类的分类函数，及引出响应参数如何求解，引入线性判别分析，从二维空间的分类（二分类）到多分类问题

王多头发·2022-08-30 07:02

从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现

1什么是线性判别分析？线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)的核心思想是：将给定训练集投影到特征空间的一个超平面上，并设法使同类样本投影点尽可能接近，异类样本投影

程序员老华·2022-08-27 17:28

机器学习入门-西瓜书总结笔记第三章

西瓜书第三章-线性模型一、基本形式二、线性回归三、对数几率回归四、线性判别分析LDA五、多分类学习六、类别不平衡问题一、基本形式后续还要进行精简“线性模型”（linearmodel）试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测的函数

一入材料深似海·2022-08-27 07:09

西瓜书第三章阅读笔记

西瓜书第三章阅读笔记第三章线性模型1、机器学习三要素2、基本形式3、线性回归3.1模型3.2策略3.3求解算法4、对数几率回归4.1模型4.2策略4.3求解算法5、线性判别分析5.1模型5.2策略5.3

狗狗熊学AI·2022-08-27 07:59

分类模型计算混淆矩阵

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（LinearDiscriminantAnalysi

Le0v1n·2022-08-24 07:46

统计学中的十几个数据分析方法

文章目录1.描述统计1.1集中趋势分析1.2离中趋势分析1.3相关分析2推论统计3正态性检验4假设检验5信度分析6.列联表分析7相关分析8方差分析9回归分析10聚类分析11判别分析12主成分分析13因子分析

Danah.F·2022-08-24 07:08

【进阶版】机器学习之线性模型介绍及过拟合欠拟合解决方法岭回归、loss回归、elasticnet回归（05）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册线性模型线性回归线性几率回归对数线性回归线性判别分析过拟合、欠拟合如何解决L2正则化(岭回归)L1正则化(Lasso回归)ElasticNet

王小王-123·2022-08-23 15:38

【进阶版】机器学习之特征降维、超参数调优及检验方法（04）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册线性判别分析（LDA）主成分分析（PCA）超参数调优检验方法每文一语欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏包含大量代码项目，适用于毕业设计方向选取和实现

王小王-123·2022-08-23 15:08

2022全国大学生数学建模竞赛C题思路模型

境内与澳门行政区报名方式）ABC题目思路代码模型群：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

C灿灿数模·2022-08-18 18:41

python零基础做机器学习实验（决策树/朴素贝叶斯/神经网络/支持向量机/随机森林/判别分析）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimporttreefromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.svmim

Regent Wan·2022-08-16 13:00

2022华数杯建模B题思路解析

3华数杯常见数模问题趁现在赛题还没更新，A君给大家汇总一下华数杯经常使用到的数学模型，题目八九不离十基本属于一下四种问题，对应的解法A君也相应给出分别为：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

建模君Assistance·2022-08-13 07:45

2022华数杯建模A题思路解析

3华数杯常见数模问题趁现在赛题还没更新，A君给大家汇总一下华数杯经常使用到的数学模型，题目八九不离十基本属于一下四种问题，对应的解法A君也相应给出分别为：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

建模君Assistance·2022-08-05 07:17

关于R语言包的升级与降级问题

R语言包的升级与降级这篇博客只是记录一下在使用偏最小二乘判别分析时遇到的一些问题:暑期实习期间曾自行使用R语言caret包进行机器学习某些方法的训练，在训练过程中需要对某些包进行升级或者降级。

·2022-08-02 18:26

机器学习笔记（6）——线性回归&逻辑回归

提示：配合西瓜书食用更佳~目录机器学习笔记（6）——sklearn实现线性回归&逻辑回归1、线性回归西瓜书线性回归代码sklearn实现一元线性回归sklearn实现多元线性回归线性判别分析LDA2、逻辑回归损失函数

朝荣·2022-07-29 07:47

机器学习（周志华）第一章至第三章笔记

1.3假设空间1.4归纳偏好1.5发展历程2模型估计与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差和方差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

YJY131248·2022-07-23 13:44

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（下，二分类线性判别分析）

1.本节大纲：2.二分类线性判别算法原理：3.推导损失函数：4.用拉格朗日乘子法计算推导出来的损失函数min：（用到多元线性内容的矩阵微分公式：）5.本节知识拓展（广义特征值和广义瑞利商）：

learner.bear·2022-07-21 10:34

Task02：详读西瓜书+南瓜书第3章线性模型

求解w和b（优化算法）为什么这么求w和b什么是凸函数梯度（多元函数的一阶导数）Hession（海塞）矩阵（多元函数的二阶导数）多元函数的凸函数判定多元线性回归模型策略求解ω和b对数几率回归策略和算法线性判别分析

weixin_45592399·2022-07-14 07:42

机器学习之西瓜书+南瓜书：第三章线性模型

这一章主要讲的是线性模型，分为回归任务和分类任务，回归任务包括一元线性回归、多元线性回归和对数几率回归，而分类任务包括线性判别分析以及多分类学习。

wonderball·2022-07-14 07:36

R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384原文出处：拓端数据部落公众号介绍数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量

拓端研究室·2022-07-05 07:21

R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类优质劣质葡萄酒

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27384介绍数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH、硫酸盐和酒精是自变量并且是连续的。质量是因变量，

·2022-06-27 16:03

机器学习西瓜书——第三章线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多分类问题类别不平衡问题代码实现线性回归Logistic回归SGDRegressor局部加权线性回归线性判别分析(LDA)高斯判别分析多项式回归线性模型形式简单

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:14

机器学习（西瓜书）-线性回归模型

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3.5多分类学习3.6类别不平衡问题笔记的前一部分主要是对机器学习预备知识的概括，包括机器学习的定义/术语、学习器性能的评估/度量以及比较

桃子酱紫君·2022-06-26 07:19

【基础机器学习算法原理与实现】使用感知器算法LDA、最小二乘法LSM、Fisher线性判别分析与KNN算法实现鸢尾花数据集的二分类问题

对感知器算法LDA、最小二乘法LSM的伪逆法与梯度下降法、Fisher线性判别分析与KNN算法进行了实现与分析，其中前三种算法都是对一次线性回归的求解。

Morizen·2022-06-20 07:15

机器学习 --- 线性分类

引言一、线性分类-背景二、线性分类-感知机（Perceptron）三、线性分类-线性判别分析(Fisher判别分析)-模型定义四、线性分类-线性判别分析(Fisher判别分析)-模型求解五、线性分类-逻辑回归

dc_sinor·2022-06-12 07:02

使用主成分分析(PCA)进行特征降维

不同于线性判别分析(LDA)，PCA不需要数据集中包含类别标签，其核心思想是将高维特征映射到新的空间后，按照新空间各个特征重要性有序选取坐标轴。

唐犁·2022-06-11 17:08

预处理--python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）

python实现用scikit-learn实现的线性判别分析（LDA）线性判别分析（LDA）可用于特征提取以提高计算效率和减少在非正则化过程中因维数过高而造成的过拟合。

糯米君_·2022-06-04 07:12

吃瓜教程——第三章

《机器学习》——第三章线性模型一、基本形式二、线性回归2.1最小二乘法2.2极大似然估计2.3求解www和bbb的值2.4Hessian矩阵2.5多元线性回归三、对数几率回归四、线性判别分析(LDA)五

Kevin_0629·2022-05-18 07:49

机器学习——LDA（线性判别分析）与人脸识别

目录系列文章目录一、LDA的概念与原理1.LDA简介2.LDA算法模型3.LDA的优化问题二、LDA运用于人脸识别1.预处理1.1数据导入与处理1.2算各类均值、类间散度Sb、类内散度Sw2.LDA核心（构造目标函数并对其进行特征分解）3.人脸识别4.LDA与PCA图像降维与可视化对比5.LDA与PCA的异同总结6.其他6.1内部函数定义6.2数据集及资源6.3参考资料总结系列文章目录本系列博客重

@李忆如·2022-04-30 07:34

机器学习读书笔记：线性模型

文章目录前言线性回归一元线性回归一元线性回归python代码多元线性回归多元线性回归python代码二分类问题对数机率回归LDA-线性判别分析多分类问题1对1O(One)vO(One)一对其他O(One

新兴IT民工·2022-04-19 07:23

R实战 | OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析)筛选差异变量(VIP)及其可视化

木舟笔记·2022-04-17 10:52

利用MicrobiotaProcess完成LEFse分析（近似）

最后，利用线性判别分析(LDA)或随机森林(RF)对显著判别特征进行评估。

leoxiaobei·2022-04-15 22:10

二、机器学习基础6

线性判别分析（LDA）思想总结线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的降维方法。

满满myno·2022-04-15 07:20

判别分析分为r型和q型吗_r型聚类分析

第3l卷第4期2007年8月物探与化探GEOPHYSICAL&GEOCHEMICALEXPLORAll0NV01.31.No.4Aug.,2007利用Excel实现R型聚类分析春乃芽125000)(辽宁有色葫芦岛地质......实验目的:用数据挖掘聚类算法(Q型聚类、R型聚类)求分类微博数据。2.实验环境:MATLAB7.0。Windows7操作系统。2/12聚类分析Q型,R型聚类......实验

邓妍·2022-03-29 07:39

使用LDA分类器对邮件进行分类

1.简述LDA线性判别分析（lineardiscriminantanalysis,LDA）是最直接和最快的分类模型之一，是一种有监督的算法。

comli_cn·2022-03-18 05:02

《机器学习》西瓜书算法代码 python实现

目录评估方法留出法交叉验证法自助法性能度量线性回归一元最小二乘回归多元最小二乘回归逻辑回归（对数几率回归）不包含最优化算法代码完整代码（无需导入其他文件）LDA线性判别分析仅计算投影方向的函数LDA类决策树算法

波啵菠波·2022-03-14 10:01

matlab做多元统计分析,matlab多元统计分析

Matlab本课程的范围多元统计分析(Multivariatestatist...过去一般采用SAS、SPSS软件分析,本文给出Matlab软件在多元统计分析上的应用,主要介绍Matlab在聚类分析、判别分析

曹多鱼·2022-03-12 13:39

机器学习必学十大算法

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文介绍了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、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。

小白学视觉·2022-03-10 07:53

Python的CNN笔记

降维方法有PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析，FisherLinearDiscriminantAnalysis1：Tensorflow中examples.tutorials.mnist中input_data

a1111111111ss·2022-03-05 07:14

机器学习——鸢尾花数据集的线性多分类

取萼片的长宽作为特征进行分类（二）取花瓣的长宽作为特征进行分类四、小结五、参考链接一、认识鸢尾花数据集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

HarrietLH·2022-02-14 07:50

模糊聚类实现鸢尾花（Iris）分类——计算智能作业（附MATLAB代码）

模糊推理系统实验结果及分析Matlab源代码参考文献问题背景Irisflower数据集是1936年由SirRonaldFisher[1]\color{#0000FF}{[1]}[1]引入的经典多维数据集，可以作为判别分析

liuz_notes·2022-02-14 07:09

[机器学习-sklearn]鸢尾花Iris数据集

.Sklearn代码获取Iris2.描述性统计3.箱线图4.数据分布情况1.鸢尾花Iris数据集介绍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

茫茫人海一粒沙·2022-02-14 07:38

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

本文只讨论线性判别分析（LDA）。2LDA思想基本思想：投影后类内方差最小，类间方差最大。

cute_Learner·2022-02-04 23:00

机器学习算法系列（十二）-二次判别分析算法（Quadratic Discriminant Analysis Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：线性判别分析、一丢丢编程知识一、引言前面两节介绍了线性判别分析在不同角度下的实现方式，一种是根据费舍尔“类内小、类间大”的角度，另一种则是从概率分布的角度。

·2022-01-22 15:06

机器学习算法系列（十一）-线性判别分析算法（二）（Linear Discriminant Analysis Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：正态分布、线性判别分析、一丢丢编程知识一、引言前面一节介绍了基本的线性判别分析算法，最后留下了一个问题，我们在使用sklearn得到的结果与上一节中自己实现的结果不同，这一节就来看看

·2022-01-18 15:33

机器学习算法系列（十）-线性判别分析算法（一）（Linear Discriminant Analysis Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：拉格朗日乘数法、一丢丢编程知识一、引言前面学习了一种用回归的方式来做分类的算法——对数几率回归算法，下面再来学习另一种分类算法——线性判别分析算法1（LinearDiscriminantAnalysisAlgorithm

·2022-01-15 14:15

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