1.概述 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA。也称为Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别 ...
Fisher判别式 LDA 简介 上面从贝叶斯公式出发,得到了线性判别分析的公式,这里从另外一个角度来看线性判别分析,也就是常说的Fisher判别式。其实Fisher判别式就是线性判别分析 LDA ,只是在讨论Fisher判别式的时候,更侧重于LDA的数据降维的能力。 在应用统计学方法解决模式识别 机器学习中的问题的时候,有一个问题总是会出现:维数问题。很多在低维空间里可以解析或者计算的算法,在高 ...
2018-11-29 16:07 0 800 推荐指数:
1.概述 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA。也称为Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别 ...
特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说,特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征,去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍,可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA ...
前言 判别式法求值域,使用的频度不是很高,但是其原理需要注意,其常与分式型函数有关。 原理解析 求函数\(f(x)=\cfrac{2x^2-x+1}{x^2+x+1}\)的值域。 分析:观察这个分式函数的结构特征,注意到函数的定义域为 \(R\),将函数转化为以 \(x\) 为未知数 ...
生成式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y: 生成式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 生成式模型可以根据贝叶斯公式 ...
产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x)产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过 ...
1. 简介 生成式模型(generative model)会对\(x\)和\(y\)的联合分布\(p(x,y)\)进行建模,然后通过贝叶斯公式来求得\(p(y|x)\), 最后选取使得\(p(y|x)\)最大的\(y_i\). 具体地, \(y_{*}=arg \max_{y_i}p(y_i ...
目录 一. 简介 1 二. 对比 1 三. 二者所包含的算法 2 3.1 生成式模型 2 3.2 判别式模型 2 判别式模型 vs. 生成式模型 简介 生成式模型(generadtive ...
判别式模型和生成式模型主要区别是他们的构造方法不一样 判别式模型概念:直接基于条件概率来构造P(y|x),不需要求联合概率,属于此类型的算法有逻辑回归、决策树、KMM、K_meas、SVM 生成式模型概念:基于贝叶斯公式来构造的,需要求联合概率,典型的生成式模型有贝叶斯 ...