QDA

《统计学习导论》R语言代码整理

typepch（plottingcharacter）lty（linetypes）特定问题里的画图四、几类问题的关键代码第4章分类问题LogistisRegression-逻辑斯蒂回归-p112LDA/QDA
菲"Q·2020-07-12 13:17

机器学习笔记——5 生成学习算法(线性判别法LDA、二次判别法QDA及朴素贝叶斯NB算法的数学原理及其python实现)

生成学习算法(高斯判别和朴素贝叶斯算法的数学原理及其python实现)本篇介绍另外一种分类算法，这类算法跟之前广义线性模型下的各种分类特例，比如logit分类、softmax分类等，在基本思想有根本的不同，这类算法称为生成学习算法。本篇将首先介绍生成学习算法的基本思想，以此为基础，介绍在属性值为连续性和离散型下的两类常用的生成学习算法，分别是高斯判别分析(GuassDiscriminationAn
_Volcano·2020-07-11 00:42

统计学习导论之读书笔记（三）：分类（Classification）

)3.1逻辑斯谛模型3.2估计回归系数3.3多元逻辑斯谛回顾4.线性判别分析（LDA）4.1LDAvs逻辑斯谛回归:4.2运用贝叶斯定理进行分类4.3仅有一个预测变量的线性判别分析4.4二次判别分析(QDA
Liang_DJ·2020-07-10 16:42

scikit-learn Cookbook-3

scikit-learn对数据分类本章包括以下主题：[使用决策树实现基本的分类][调整决策树模型][使用许多决策树–随机森林][调整随机森林模型][使用支持向量机对数据分类][使用多类分类来归纳][将LDA用于分类][使用QDA
zsx_yiyiyi·2020-06-25 05:22

机器学习-QDA&LDA

之前在文章[机器学习-Bayesian概念学习，]中介绍了概念学习，即将一个概念与这个概念包含所有实例的集合等同，通过属于这个集合的数据来学习这个集合可能是什么。也就是说，给定属于这个集合C的一些数据D，我们希望估计一个未知的x属于集合C的概率，换个角度看，也就是估计x属于C的概率和x属于C的补集的概率。假如我们考虑多个集合C1,...Ck，则指标1,...,k可以看做label，给定带label
三余寻真·2020-02-29 10:25

243、第五十五章 怎样的人，会让别人没有敌对之心？——含德之厚者,比于赤子

https://mp.weixin.qq.com/s/7qdA_yDbTE7G3Gr52_Ds7w各位朋友大家好，今天我们一起来接着学习《道德经》。
小雯同学Echo·2019-12-15 15:35

产品经理的清单革命

原文链接：https://coffee.pmcaff.com/article/G2QdA7e3BZ?
芦金宇·2019-10-15 09:09

scikit-learn下k-Nearest Neighbors、Linear SVM、RBF SVM、决策树、随机森林、Adaboost、Naive bayes、LDA、QDA算法示例代码（dem）

scikit-learn版本：0.21.3scikit-learn对机器学习相关的算法API支持很好，这里是简单的示例代码，可以为我们提供参考。代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.model_selectionimporttrain_
爱做梦真是太好了·2019-09-02 17:50

线性和二次判别分析

二、引言线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)是两个经典的分类器。它们分别代表了线性决策平面和二次决策平面。
Powehi_·2019-07-01 19:05

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。
qq_19600291·2019-06-12 21:29

（Matlab函数详解）机器学习中的4种分类算法（LDA、QDA、SVM、KNN）

1、LDA(Lineardiscriminantanalysis)函数：[class,err]=classify(sample,training,group);输入：sample=待测样本，%矩阵m*nm为样本数，n为特征数training=训练样本，%矩阵k*nk为样本数，n为特征数，且sample和training的列数要一样group=已知的训练样本的分类输出：class=分类err=误差比
吃瓜群众110·2018-11-30 23:15

行人重识别-XQDA度量

项目主页：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/scliao/projects/lomo_xqda/XQDA度量方法QDA分类器也是假设每一类观测都服从一个高斯分布，把参数估计带入
Iriving_shu·2017-09-12 21:31

机器学习-QDA&LDA

前在文章[机器学习-Bayesian概念学习，简书]中介绍了概念学习，即将一个概念与这个概念包含所有实例的集合等同，通过属于这个集合的数据来学习这个集合可能是什么。也就是说，给定属于这个集合C的一些数据D，我们希望估计一个未知的x属于集合C的概率，换个角度看，也就是估计x属于C的概率和x属于C的补集的概率。假如我们考虑多个集合C1,...Ck，则指标1,...,k可以看做label，给定带labe
cjianwyr·2017-02-07 11:20

判别模型:(LDA),QDA,KNN以及逻辑斯蒂回归（二）

四种方法的比较：逻辑斯蒂和LDA方法是紧密相连的，都产生线性决策边界，两者只是在拟合过程中有一些差异，所以两者得到的结果应该是接近的，但当LDA的前提假设-观测服从每一类协方差矩阵都相同的高斯分布-成立时，LDA应该比逻辑斯蒂回归能提供更好的结果。不同的是：逻辑斯蒂决策边界的参数是通过极大似然估计出来的，而LDA决策边界是通过估计正态分布均值和方差计算出来的。KNN分类器对决策边界的形状没有做出任
Distrlili·2015-12-06 21:20
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