、貝葉斯(Bayes)判別和距離判別。 具體的,在費希爾判別中我們將主要討論線性判別分析(Linear ...
可以轉載,禁止修改。轉載請注明作者以及原文鏈接 注:本文是從貝葉斯分類器的角度來討論判別分析,有關貝葉斯分類器的概念可參考文末延伸閱讀第 篇文章。至於Fisher判別分析,未來會連同PCA一同討論。 判別分析也是一種分類器,與邏輯回歸相比,它具有以下優勢: 當類別的區分度高的時候,邏輯回歸的參數估計不夠穩定,它點在線性判別分析中是不存在的 如果樣本量n比較小,而且在每一類響應變量中預測變量X近似 ...
2016-06-18 01:21 3 7898 推薦指數:
、貝葉斯(Bayes)判別和距離判別。 具體的,在費希爾判別中我們將主要討論線性判別分析(Linear ...
1判別模型與生成模型 上篇報告中提到的回歸模型是判別模型,也就是根據特征值來求結果的概率。形式化表示為,在參數確定的情況下,求解條件概率。通俗的解釋為在給定特征后預測結果出現的概率。 比如說要確定一只羊是山羊還是綿羊,用判別模型的方法是先從歷史數據中學習到模型,然后通過提取 ...
algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA)、朴素貝葉 ...
簡述 利用觀測到的x,利用先驗概率和類條件概率,決定x屬於哪一類 后驗概率無法直接獲得,因此我們需要找到方法來計算它,而解決方法就是引入貝葉斯公式。 貝葉斯理論 可以看出,貝葉斯公式是“由果溯因”的思想,當知道某件事的結果后,由結果推斷這件事是由各個原因導致的概率 ...
實際意義 判別分析於聚類分析的功能差不多,區別在於,聚類分析之前,沒有人知道具體的是怎么分的類,分了哪幾大類。而判別分析是已經把類別給分好,要做的是把沒有分好類的數據觀測,按照之前分好的類再進行分類。這里不同於生活中常見的分類先有具體的分類邏輯(這里叫做判別函數)。所以判別分的難點在於先由分好類 ...
線性回顧模型的貝葉斯估計 重新整理一下: y的期望: 舉例說明 ...
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例:長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...
邏輯回歸是一個分類器,其基本思想可以概括為:對於一個二分類(0~1)問題,若P(Y=1/X)>0.5則歸為1類,若P(Y=1/X)<0.5,則歸為0類。 一、模型概述 1、Sigmoi ...