對於常見的分類算法,經常用到的都是判別學習算法,如 logistic二元分類器,還有softmax分類器等。它們都有一個共同的特點,那就是我們直接去求 p(y|x; θ), 有時候也表示為 hθ(x),這類方法的重點是去擬合參數θ。 還有一種算法:生成學習算法。它的中心思想是直接去求p(y|x ...
高斯判別分析模型 Gaussian discriminant analysis 及Python實現 http: www.cnblogs.com sumai .模型 高斯判別分析模型是一種生成模型,而之前所提到的邏輯回歸是一種判別模型,生成模型和判別模型的詳細了解可參考這篇文章: http: blog.sciencenet.cn home.php mod space amp uid amp do b ...
2016-03-09 14:31 0 3762 推薦指數:
對於常見的分類算法,經常用到的都是判別學習算法,如 logistic二元分類器,還有softmax分類器等。它們都有一個共同的特點,那就是我們直接去求 p(y|x; θ), 有時候也表示為 hθ(x),這類方法的重點是去擬合參數θ。 還有一種算法:生成學習算法。它的中心思想是直接去求p(y|x ...
一、LDA的基本思想 線性判別式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher線性判別(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式識別的經典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式識別和人工智能領域 ...
一、線性判別器的問題分析 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)是一種經典的線性學習方法,在二分類問題上亦稱為 "Fisher" 判別分析。與感知機不同,線性判別分析的原理是降維,即:給定一組訓練樣本,設法將樣本投影到某一條直線上,使相同分類的點盡可 ...
原文來自:http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537 LDA算法入門 一. LDA算法概述: 線性判別式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher線性判別 ...
原理 求解最佳投影方向,使得同類投影點盡可能的進,異類投影點盡可能的遠 同類投影點距離用同類樣本協方差矩陣表示 \[\omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i類樣本 ...
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高斯判別分析(GDA)簡介 首先,高斯判別分析的作用也是用於分類。對於兩類樣本,其服從伯努利分布,而對每個類中的樣本,假定都服從高斯分布,則有: \( y\;\sim\;Bernouli(\phi) \) \( x|y=0\;\sim\;N(\mu_0, \Sigma ...
高斯判別分析(Gaussian discriminative analysis )是一個較為直觀的模型,基本的假設是我們得到的數據是獨立同分布的(IID),雖然在實際中這種假設很難達到,但有時候擁有了好的假設可以得到較好的結果。在Andrew Ng大神的CS229 Lecture notes ...