机器学习-核Fisher LDA算法
本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法 ...
原文：机器学习常用算法（LDA,CNN,LR）原理简述
.LDA LDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层 主题层和词层。该模型基于如下假设： 整个文档集合中存在k个互相独立的主题 每一个主题是词上的多项分布 每一个文档由k个主题随机混合组成 每一个文档是k个主题上的多项分布 每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布 每一个主题中词的概率分布的先验分布是Dirichlet分布。文档的生成过程如下： 对于文档集合M，从参数为 的 ...
2015-12-21 14:54 0 5665 推荐指数：
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