题目理解 编程实现对率回归,分析西瓜数据集3.0α上的运行结果: 将西瓜数据集分成训练集和测试集,利用对率回归模型分析运行结果。 算法原理 对率回归模型是一个典型的二分类任务学习模型,二分类问题输出标记y∈{0,1},最理想 ...
.题目理解 将西瓜数据集的样例投影到一条直线上,使得好瓜 坏瓜各自的投影点尽可能接近,好瓜与坏瓜之间的投影点尽可能远离。 .算法原理 .算法设计 根据LDA原理求解得到w,结合数据集得到LDA直线 将每个样本映射到LDA直线上,观察分析结果。 .关键代码 先根据公式求得w 做LDA直线yy GetPoint 函数用来计算点到直线yy的投影 .结果展示 根据运行结果显示,没有很明确的将好瓜与坏瓜区 ...
2022-03-03 11:05 0 1271 推荐指数:
题目理解 编程实现对率回归,分析西瓜数据集3.0α上的运行结果: 将西瓜数据集分成训练集和测试集,利用对率回归模型分析运行结果。 算法原理 对率回归模型是一个典型的二分类任务学习模型,二分类问题输出标记y∈{0,1},最理想 ...
首先,我们要构造跃阶函数,也就是sigmoid函数,书中给的函数是: ...
原理 求解最佳投影方向,使得同类投影点尽可能的进,异类投影点尽可能的远 同类投影点距离用同类样本协方差矩阵表示 \[\omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i类样本 ...
源代码: ...
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 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 ...
、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 ...