Discriminant

[分类] Linear Discriminant Analysis

LDA是一个分类模型，可以处理多category的问题。模型是：(*),即在知道x值的情况下，属于k类的可能性，选择最大的作为点x的类。其中。这个模型基于的统计理念非常常见，就是先验概率和后验概率用全概率公式和Bayes定理互相推导。(*)中对所有k来说都一样，所以选择的重点在于。如果我们假设是一个multivariateGaussian,且对于所有k类，方差相同,则,如果,那就把点分到class
数据麻瓜·2018-11-09 01:04

sklearn浅析（一）——sklearn的组织结构

三大模块监督学习（supervisedlearning）1.neighbors：近邻算法svm：支持向量机kernel-ridge：核——岭回归discriminant_analysis：判别分析linea
i偏闹ii·2018-10-16 16:21

Gaussian Discriminant Analysis and Logistic Regression

高斯判别分析和逻辑回归算法的关系最近一直在看AndrewNg的cs229那门课的讲义，看到高斯判别分析模型和逻辑回归算法的关系那一部分，自己采用贝叶斯后验概率也证明了两者之间的关系，证明不难，本来打算记录一下的。在网上看到有个外国人写的更好，那我就把他写的直接翻译过来了。当然文章中也加入了在网上看到的其他资料和自己的一些思考。原文判别模型和生成模型有很多方式可以对机器学习算法进行分类，比如：监督/
leeliang·2018-09-16 12:12

sklearn-1.2.线性和二次判别分析

1.2.线性和二次辨别分析线性辨别分析（discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis）和二次辨别分析（discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis
被遗弃的庸才·2018-06-12 16:44

python线性回归模型之LinearRegression，Ridge，Lasso，ElasticNet模型

py3.6pycharm2018.1.1importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,linear_model,discriminant_analysis
Jack_丁明·2018-06-09 09:00

sklearn学习笔记：LDA和PCA降维

8frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscrimi
Chloe_0906·2018-05-21 11:05

【Learning Notes】PLDA（Probabilistic Linear Discriminant Analysis）

PLDA是一个概率生成模型，最初是为解决人脸识别和验证问题而被提出[3,5]，之后也被广泛应用到声纹识别等模式识别任务中。学者从不同的动机出发，提出了多种PLDA算法，文献[2]在统一的框架下比较了三种PLDA算法变种（standard[3,6],simplified[4],two-covariance[5,8]），并在说话人识别任务上比较了它们的性能差异。本文讨论的PLDA主要是基于文献[5]中
MoussaTintin·2018-04-21 23:15

(sklearn)线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis

classsklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver=’svd’,shrinkage=None,priors=None
MVincent·2017-12-22 21:00

python之实战----线性判别分析（LDA）战iris

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportdatasets,discriminant_analysisdeflaod_data
Gunther17·2017-10-21 21:03

sklearn分类算法汇总

importpandasaspd fromsklearnimportdatasets fromsklearnimportpreprocessing fromsklearnimportneighbors fromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscriminantAnalysis
baidu_15113429·2017-05-23 17:00

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

LDA基本思想：将高维的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。对于两类问题，可以看做把样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。投影方向的确定：投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。比如如下右图就是更好的投影方向~LDA基本步骤（二
code_caq·2017-04-16 11:58

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）及Demo

转载来源:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/21/2024389.html1.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“le
Hit_HSW·2017-03-05 14:37

R语言分类算法之线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)

1.线性判别原理解析基本思想是”投影”,即高纬度空间的点向低纬度空间投影,从而简化问题的处理.在原坐标系下,空间中的点可能很难被分开,如图8-1,当类别Ⅰ和类别Ⅱ中的样本点都投影至图中的”原坐标轴”后,出现了部分样本点的”影子”重合的情况,这样就无法将分属于这两个类别的样本点区分开来;而如果使用如图8-2中的”投影轴”进行投影,所得到的”影子”就可以被”类别划分线”明显地区分开来.费希尔判别最重要
Claroja·2017-02-14 14:27

Logistic Regression、Linear Discriminant Analysis、Shrinkage Methods（Ridge Regression and Lasso）

引言本篇文章主要偏向于实际应用的目标，我会把详细的python代码专门写在jupyternotebook上。这篇文章主要介绍了一些关于应用LogisticRegression，LDA和ShrinkageMethods的一些要点，让你在实际应用中可以更好地发挥各个模型的优势，这篇文章全部来自于对AnIntroductiontoStatisticalLearning的总结，如果你有相关的统计学基础，你
Xurtle·2016-08-20 17:37

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）标签（空格分隔）：监督学习@author:[email protected]@time:2016-07-11线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis线性分类器判别式函数discriminantfunctions从判别式或后验概率到决策面线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis二次判别分
Duanxx·2016-07-11 16:37

机器学习： Linear Discriminant Analysis 线性判别分析

Lineardiscriminantanalysis(LDA)线性判别分析也是机器学习中常用的一种降维算法，与PCA相比，LDA是属于supervised的一种降维算法。PCA考虑的是整个数据集在高维空间的分散性，PCA降维之后依然要让数据在低维空间尽可能地分散。而LDA考虑的是类与类之间的差别(用距离来衡量)。我们考虑两类情况下的LDA，给定一个训练集D={xi∈Rd},i=1,2,...N,假
shinian1987·2016-05-15 16:00

LDA-线性判别分析（一）

  本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料
·2015-11-13 11:05

LDA-线性判别分析（二）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 11:03

LDA-线性判别分析（三）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 11:03

LDA-线性判别分析（四）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 11:02

《模式识别与机器学习》学习笔记：4.0 线性分类模型：前言

; p179 decision boundaries (decision surfaces)     linearly separable     discriminant
·2015-11-13 07:07

线性判别式分析-LDA-Linear Discriminant Analysis

 LDA是什么     线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。
·2015-11-13 02:39

LDA-线性判别分析（一）预备知识

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:11

LDA-线性判别分析（二）Two-classes 情形的数学推导

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:10

LDA-线性判别分析（三）推广到 Multi-classes 情形

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:09

LDA-线性判别分析（四）其他几个相关问题

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:08

判别式模型与生成式模型简单理解

常见的判别式模型有： 　　　　Logistic regression 　　　　Linear discriminant analysis
·2015-11-12 18:38

高斯判别分析和朴素贝叶斯

高斯判别分析 　　对于输入数据x是连续随机变量的分类问题，我们使用高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)，使用多元正态分布来建立模型p(x|y)。 　　 　　
·2015-11-11 15:07

机器学习-斯坦福：学习笔记5-生成学习算法

生成学习算法 本次课程大纲： 1、 生成学习算法 2、 高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis） -   
·2015-11-11 02:01

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
·2015-11-05 09:29

线性判别式分析-LDA-Linear Discriminant Analysis

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，
·2015-10-31 10:04

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

LDA

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
Allyli0022·2015-10-28 11:00

判别式模型与生成式模型

常见的判别式模型有： 　　　　Logistic regression 　　　　Linear discriminant analysis
·2015-10-27 16:16

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

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
·2015-10-27 13:14

【单峰函数，三分搜索算法(Ternary_Search)】UVa 1476 - Error Curves

She pays much attention to a method called Linear Discriminant Analysis, which has many interesting properties
·2015-10-27 13:58

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

means, 最典型也最简单，有需要直接看7a的讲义   Mixtures of Gaussians 如果要理解Mixtures of Gaussians，那先回去复习一下Gaussians Discriminant
·2015-10-27 12:24

the Simple Tutorial of Machine Learning

Linear Methods for Regression Linear Methods for Classification Linear Discriminant Analysis
·2015-10-21 11:40

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（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。LDA是将高维数据投影到低维数据，同时保证不同类尽量的分得开，即：类内距离尽量的近，类间距离尽量的远。二分类数据做LDA对于D维的样本x={x(1),x(2),...,x(N)}设w是投影向量,x是样本数据，C1是第一类，C2是第二类投影后的数据：y=wTxNi是第i类的训练集数据量投影
qunxingvip·2015-08-01 21:00

LDA 线性判别分析

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
Sunshine_in_Moon·2015-06-28 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x的类别，其中P(X)可以写成：那么只需要知道p(x/yi)，i=1,2,..K就能求出所有的P(y/x)。这里高斯判别分析假设在同一类别的样本属于高斯分布，在分两类的情况下，有：其中u0,u1,还
u012303532·2015-04-17 17:00

Fisher's linear discriminant(Linear Discriminant Analysis)

Fisher'slineardiscriminant的主要思想是(简单起见这里先讨论分成2类的情况)将高维的数据投影到一维，在这一维上，我们就能轻易得到分类。以下两幅图分别来自prml和theelements，我觉得非常好的说明了在分成两类的情况下Fisher'slineardiscriminant的思想(左图的投影没有右图的好):Fisher'slineardiscriminant之所以类内方差
u012303532·2015-01-21 20:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

原地址：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/21/2024384.html1.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
t0903·2014-12-29 16:00

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

LDA算法概述：线性判别式分析(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
liu_guanzhang·2014-12-24 15:00

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
wenyusuran·2014-11-07 11:00

chapter13 机器学习之利用PCA简化数据

有些资料上也称为是Fisher’sLinearDiscriminant，因为它被RonaldFisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练
wenyusuran·2014-09-16 17:00

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

表示看了好久维基百科上讲的LDA，看不懂。。。于是乎搜到这篇文章还不错转自 http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943
wangzhebupt·2014-08-10 20:00

机器学习降维算法二：LDA（Linear Discriminant Analysis）

很多基础知识有些遗忘了，也算作是一种复习。我尽量推导的关键的地方写写，建议大家还是要手动推一推公式增加理解。LinearDiscriminantAnalysis (也有叫做FisherLinearDiscriminant)是一种有监督的（supervised）线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分！假设原始数据表示为X，（m*n矩阵，m是维度，n是
yhdzw·2014-07-21 22:00
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