机器学习之朴素贝叶斯及高斯判别分析
1判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型，然后通过提取 ...
原文：判别分析--费希尔判别、贝叶斯判别、距离判别
判别分析 比较理论一些来说，判别分析就是根据已掌握的每个类别若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则 在遇到新的样本点时，再根据已总结出来的判别公式和判别准则，来判断出该样本点所属的类别。 概述 三大类主流的判别分析算法，分别为费希尔 Fisher 判别 贝叶斯 Bayes 判别和距离判别。 具体的，在费希尔判别中我们将主要讨论线性判别分析 Linear Discri ...
2021-09-08 19:16 0 734 推荐指数：
相关推荐
用贝叶斯判别分析再次预测股票涨跌情况
可以转载，禁止修改。转载请注明作者以及原文链接 注：本文是从贝叶斯分类器的角度来讨论判别分析，有关贝叶斯分类器的概念可参考文末延伸阅读第1-2篇文章。至于Fisher判别分析，未来会连同PCA一同讨论。 判别分析也是一种分类器，与逻辑回归相比，它具有以下优势： 当类别 ...
判别分析
实际意义 判别分析于聚类分析的功能差不多，区别在于，聚类分析之前，没有人知道具体的是怎么分的类，分了哪几大类。而判别分析是已经把类别给分好，要做的是把没有分好类的数据观测，按照之前分好的类再进行分类。这里不同于生活中常见的分类先有具体的分类逻辑（这里叫做判别函数）。所以判别分的难点在于先由分好类 ...
线性判别分析LDA
、甚至可以用皮尔森相关系数等。朴素贝叶斯分类用的就是Bayes判别法。本文要讲的线性判别分析就是用是F ...
LDA 线性判别分析
LDA, Linear Discriminant Analysis，线性判别分析。注意与LDA（Latent Dirichlet Allocation，主题生成模型）的区别。 1、引入 上文介绍的PCA方法对提取样本数据的主要变化信息非常有效，而忽略了次要变化的信息。在有些情况下，次要信息 ...
线性判别分析（LDA）
线性判别分析 线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见 ...
判别分析--线性判别分析（LDA）
应用案例 1 线性判别分析 执行线性判别分析可使用lda()函数，且该函数有三种执行形式，依次尝试使用。 （1）公式formula格式 我们使用nmkat变量作为待判别变量，其他剩余的变量作为特征变量，根据公式nmkat~使用训练集数据来运行lda()函数： library(MASS ...
LDA（线性判别分析）
LDA算法入门（原文：https://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943） 一． 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 ...