機器學習筆記 線性判別分析（中）
之前簡要地介紹了一下線性判別函數的的基本性質，接下來我們進行更加詳細的討論。 文中大部分公式和圖表來自 MLPP 和 PRML 我們將樣本的分布用多元正態分布來近似，為了更加了解這個表達式的含義，我們對協方差矩陣做特征值分解，即Σ = UΛUT 然后將協方差矩陣的逆用同樣方法分解 ...
原文：機器學習筆記 線性判別分析（上）
前面我們簡要說明了貝葉斯學習的內容。由公式可以看出來，我們假定已經知道了似然概率的密度函數的信息，才能進行后驗概率的預測。但有的時候，這些信息可能是不方便求出來的。因此，密度函數自身的估計問題成為了一個必須考慮的問題。 第一種思考的方法是跳出估計密度函數的問題，直接對樣本集使用線性回歸的方法。這樣做雖然簡單粗暴，但是僅僅適用於 連續型 分類的問題，或者說按照 自然順序 分類。比如說小明今天晚上跪老 ...
2015-10-02 18:00 0 1772 推薦指數：
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