QDA

python

1.认识python.E~S5KGF~9008U~KW9EX2QDA.png2.Python主要应用领域：云计算:云计算最火的语言，典型应用OpenStackWEB开发:众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为
派克_i·2024-01-19 05:47

队列的实现

删除数据的一端叫队头队列的结构：如果用顺序表实现，入队还是比较方便，但出队就需要挪动数据了，显然不适合用顺序表实现因此这里用链表实现队列typedefintQDataType;typedefstructQueueNode{QDa
大时代1105·2023-11-30 14:57

Python手写实现LDA与QDA算法

Python手写实现LDA与QDA算法简略版LDAQDA完整版LDAQDA对IRIS数据集进行实验近期实验室在上一门机器学习的讨论班，第一次作业中有一道题要求实现LDA算法与QDA算法，这里LDA部分参考了以下文章与教材
Lizytzh·2023-11-12 20:33

Qt中关于获取程序编译时间的问题

就导致一个问题：当天数为一位数时，读取编译时间需要加一个空格，两位数时候就不加空格QDa
夏染柒玖·2023-10-30 15:32

LCDM--商品潜在互补性发现模型

需求交叉弹性的定义：EAB为商品A相对于商品B的需求交叉弹性，Qda为商品A的需求量，∆Qda为为商品A的需求变化量，Pb为商品B的价格，∆Pb为商品B的价格变化量。
perfect Yang·2023-10-07 05:47

Intel xl710-qda1 40G网卡通过铜缆连接10G交换机做链路聚合

摘要（不想看掠过）目前工作室有两个服务器，一个dell的r510，主要存放项目文件。另外一个是自己组的lsi9271的raid，用来存放素材库，以及一些杂项。感觉有点吵，机架空间也占了俩，就想把工作室里两个8盘存储服务器合并到一个服务器里，然后存点钱弄上8个固态来组一个软raid。所以买了嘉华的24盘的机箱（背板支持8个nvm），一张9460-16i的卡来连接两个存储的16个盘，做成两个池。然后顺
·2023-09-20 21:13

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）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
拓端研究室TRL·2023-09-20 07:34

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）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
·2023-09-18 16:06

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）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
拓端研究室TRL·2023-09-16 05:06

logistics regression + LDA + QDA + MARS

#20230620#逻辑斯蒂回归就是以对数发生比为响应变量进行线性拟合，即log(P(Y)/1+P(Y))=B0+B1x。#这里的系数是通过极大似然估计得到的，而不是通过OLS。#Start========================================================================rm(list=ls())#===================
All_Will_Be_Fine噻·2023-06-21 22:04

ArcGIS与地理加权回归【三】

开工大急原址链接：ArcGIS与地理加权回归【三】https://mp.weixin.qq.com/s/x85EXKImSHio1IZovW9qdA接着5个月之前.......ArcGIS与地理加权回归
一点规划·2023-06-20 02:06

R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

本文通过对航班数据进行分析，帮助客户使用lasso变量筛选、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA
·2023-06-12 22:12

不看错过好几亿！5分钟学会用Python预测美股价格

5分钟学会用Python预测美股价格预测股票价格特征工程将使用这三种机器学习模型来预测股票：简单线性分析，二次判别分析（QDA）K最近邻（KNN）。首先，先编写几个函数功能：高低百分比和百分比变化。
python大大·2023-04-19 07:50

kaggle竞赛 | Instant Gratification

kaggle比赛链接：https://www.kaggle.com/competitions/instant-gratification/data目录普通方案优胜方案1.用方差筛选特征2.QDA二次判别分析
加油strive·2023-01-21 09:17

【应用多元统计分析】上机二 判别分析

目录一、贝叶斯判别（最大后验概率法，需要正态假定）1.线性判别函数——lda(x,……)（在MASS中）编辑2.二次判别函数——qda(x,……)3.应用——【例5.2.3破产企业】【补充1】矩阵求特定列的方法
数据人的自我救赎·2023-01-02 12:40

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

Classification methods 分类算法 （R）

写在前面介绍了6种分类算法，分别是Lineardiscriminantanalysis（LDA），Quadraticdiscriminantanalysis（QDA），Logisticregression
Clark Kent 2000·2022-12-23 19:37

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

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
ZachhhBweg·2022-12-13 00:50

西瓜书第三章：LDA(及详细Fisher实现),QDA的python实现[仅代码实现]

西瓜书第三章：LDA(及详细Fisher实现),QDA的python实现[仅代码实现]为了进行此实验，本人特地制作了一个训练集和一个测试集，这些测试集的参数如下：红点N(1,05)N(1,05)绿点N(
一般路过程序员·2022-12-13 00:50

python判别分析_二次判别分析Quadratic Discriminant Analysis(QDA)

为了清楚的了解LDA和QDA的应用差异，下图显示了在固定协方差矩阵以及不同协
weixin_39883670·2022-12-13 00:49

1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis（线性判别和二次判别分析）（二）

1.2.LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis这部分内容是紧跟着上一章LDA和QDA算法详解的，所以在这里我们不会涉及到更多的算法的推到，只是对上一章的算法做出解释
matrix_studio·2022-12-13 00:48

1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis（线性判别和二次判别分析）（一）

1.2.LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis补：写完算法才发现这章内容有点长，所以我决定把LDA和QDA的区别和有关降维的应用放到下一章去讲一、简介西瓜书里是这样介绍的线性判别的
matrix_studio·2022-12-13 00:17

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

本节来介绍另一种判别分析——二次判别分析算法1（QuadraticDiscriminantAnalysisAlgorithm/QDA）二、模型介绍  同线性判别分析一样，从概率分布的角度来得到二次判别分析
Saisimonzs·2022-12-13 00:46

ESL第四章 分类的线性方法 指示矩阵线性回归/LDA和线性回归区别联系/QDA/RDA/低秩LDA与PCA&线性回归联系/IRLS/Wald和Rao score检验/L1逻辑回归、感知机/SVM

目录4.2指示矩阵(IndicatorMatrix)线性回归4.3线性判别分析4.3.1正则化判别分析RegularizedDiscriminantAnalysis(RDA)4.3.2LDA计算4.3.3低秩LDA4.4逻辑回归4.4.2例子：南非心脏病4.4.3二次拟合和推断4.4.4L1正则化逻辑回归4.4.5逻辑回归orLDA？4.5分离超平面4.5.1感知机4.5.2最优分离超平面4.2指
Trade Off·2022-12-02 10:30

ISLR 4.6 Lab: Logistic Regression, LDA, QDA, and KNN

4.6.1TheStockMarketData>library(ISLR)>names(Smarket)[1]"Year""Lag1""Lag2""Lag3""Lag4"[6]"Lag5""Volume""Today""Direction">dim(Smarket)[1]12509Thecor()functionproducesamatrixthatcontainsallofthepairwise
weixin_30780221·2022-11-28 21:29

ISLR系列：(2)分类 Logistic Regression & LDA & QDA & KNN

Classification此博文是AnIntroductiontoStatisticalLearningwithApplicationsinR的系列读书笔记，作为本人的一份学习总结，也希望和朋友们进行交流学习。该书是TheElementsofStatisticalLearning的R语言简明版，包含了对算法的简明介绍以及其R实现，最让我感兴趣的是算法的R语言实现。【转载时请注明来源】：http:
weixin_30609331·2022-11-28 21:59

【手把手教你】使用Logistic回归、LDA和QDA模型预测指数涨跌

1引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）的重要组成部分，目前已广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、信用卡欺诈检测、证券市场分析等领域。量化投资作为机器学习在投资领域内最典型的应用之一，已经越来越广泛的出现在我们的视野中。机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测，其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。分类方法是对离散型随机变量建模或预测的监督学习
Python金融量化·2022-11-28 21:28

python使用QDA进行二次判别分析

什么是二次判别法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，当他们各自的协方差矩阵Σ1，Σ2不相等时，判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的，这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法。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

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(QDA
一个人旅行*-*·2022-11-19 17:42

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

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

本节来介绍另一种判别分析——二次判别分析算法1（QuadraticDiscriminantAnalysisAlgorithm/QDA）二、模型介绍  同线性判别分析一样，从概率分布的角度来得到二次判别分析
·2022-01-22 15:06

拓端tecdat|R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）

二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。
·2021-11-25 17:05

ISLR读书笔记七：线性判别分析（LDA）

线性判别分析（LDA）前言单变量的LDA多变量的LDA二次判别分析（QDA）前言线性判别分析（lineardiscriminantanalysis，简称LDA）是一种解决分类问题的方法。
晓炜·2020-10-01 09:03

线性与二次判别分析

www.dataivy.cn/blog/%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90quadratic-discriminant-analysis_qda
瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-09-14 17:19

R语言线性分类判别LDA和二次分类判别QDA实例

参数计算：二、二次分类判别对于二分类问题，QDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差不同。数据方差相同的时候，一次判别就可以，如
qq_19600291·2020-09-13 09:01

Qt 自定义日志输出函数(按照年月日路径)

include#includeQMutexLogLock;intWriteLog(QStringtype,QStringcontent){LogLock.lock();QDateTimecurrentTime=QDa
Empty_Android·2020-08-22 16:59

LDA与QDA

作者：桂。时间：2017-05-2306:37:31链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html前言仍然是python库函数scikit-learn的学习笔记，内容Regression-1.2LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis部分，主要包括：1）线性分类判别(Lineardiscriminantan
weixin_33749242·2020-08-16 09:21

scikit-learn linearRegression 1.2 线性与二次判别分析

线性判别分析(LDA)(discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis)和二次判别分析(QDA)(discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis
瑟瑟发抖的菜鸡望·2020-08-16 08:52

LDA and QDA

简单的R实现：library(MASS)Iris<-data.frame(rbind(iris3[,,1],iris3[,,2],iris3[,,3]),Sp=rep(c("s","c","v"),rep(50,3)))y_hat<-predict(lda(Sp~.,Iris,prior=c(1,1,1)/3),Iris)$classsum(y_hat==Iris$Sp)/150一般numpy中对
斯温jack·2020-08-16 08:53

ESL4.3 线性判别分析（LDA&QDA）学习笔记

4.3线性判别分析这是一篇有关《统计学习基础》，原书名TheElementsofStatisticalLearning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。有关ESL更多的学习笔记的markdown文件，可在作者G
Nstar-LDS·2020-08-16 07:45

分类——LDA、QDA

LDA（LinearDiscriminantAnalysis）模型：Pr(Y=k|X=x)=πkfk(x)∑kl=1πlfl(x)假设：第k类的观测值来自于多元高斯分布N(μk,Σ)即：fk(x)=Pr(X=x|Y=y)f(x)=1(2π)P/2|Σ|1/2exp[−12(x−μ)−1Σ−1(x−μ)]2.P表示特征的数量、Σ表示协方差矩阵当P=1时：f(x)假设为一维高斯分布，Σ用方差σ2表示,
IgorW·2020-08-16 06:48

R语言 判别分析：线性判别、K最邻近、有权重的K最邻近、朴素贝叶斯

kknn()函数及miete数据集（房租信息）kknn函数：实现有权重的K最近邻knn函数：实现K最近邻算法klaR包：提供NavieBayes()函数lda函数：线性判别MASS包：提供lda()和qda
程志伟·2020-08-16 06:58

ISLR第四章-logistic LDA QDA

ISLR第四章的理解为什么线性回归不可用通常，两个以上定性变量不能用线性回归建立模型线性模型不能保证预测值在0，1之间TheLogisticModellogisticfunctionp(X)=eβ0+β1X1+eβ0+β1Xodds发生比p(X)1−p(X)=eβ0+β1X范围为0到∞log-odds-logitlog(p(X)1−p(X))=β0+β1XTheleft-handsideiscal
Half0pen·2020-08-16 05:52

线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）

二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。
weixin_34283445·2020-08-16 05:11

Linux ubuntu 虚拟机安装 arm-linux-gcc交叉编译环境.

/pan.baidu.com/s/1AWJl9t7tPUGKrYvfK-gf9g提取码：iiruarm-linux-gcc-4.4.3编译器链接：https://pan.baidu.com/s/1z0qdA3Hacf7U4S6dOd0gLA
_MH8888·2020-07-15 19:29

pseudo_label

pseudo详细介绍https://www.kaggle.com/cdeotte/pseudo-labeling-qda-0-969importtorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariablefromPILimportImageimportosimportnumpyasnpfrommodel.deeplabimportRes_Deeplabdefgenera
favomj·2020-07-14 18:08
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