原文:高斯判別分析模型

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 , 有時候也表示為 h x ,這類方法的重點是去擬合參數 。 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 很難,然后轉而去求 p x y 與p y , 然后利用貝葉斯公式得到:p y x p x y p y p x 。 ...

2016-12-04 21:06 0 2839 推薦指數:

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高斯判別分析模型( Gaussian discriminant analysis)及Python實現

高斯判別分析模型( Gaussian discriminant analysis)及Python實現 http://www.cnblogs.com/sumai 1.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,生成模型判別模型的詳細了解可參考 ...

Wed Mar 09 22:31:00 CST 2016 0 3762
[監督學習]GDA 高斯判別分析

  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 ...

Mon Nov 24 04:51:00 CST 2014 0 2490
判別分析

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 ...

Wed Feb 22 06:53:00 CST 2017 0 11826
斯坦福機器學習實現與分析之五(高斯判別分析

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 ...

Wed Apr 15 01:07:00 CST 2015 15 7790
線性判別分析LDA

首先搞清楚什么叫判別分析?Discriminant Analysis就是根據研究對象的各種特征值判別其類型歸屬問題的一種多變量統計分析方法。 根據判別標准不同,可以分為距離判別、Fisher判別、Bayes判別法等。比如在KNN中用的就是距離判別,當然這里的“距離”又有好幾種:歐氏距離、街區距離 ...

Sat Aug 18 01:24:00 CST 2012 3 28805
LDA 線性判別分析

LDA, Linear Discriminant Analysis,線性判別分析。注意與LDA(Latent Dirichlet Allocation,主題生成模型)的區別。 1、引入   上文介紹的PCA方法對提取樣本數據的主要變化信息非常有效,而忽略了次要變化的信息。在有些情況下,次要信息 ...

Thu Aug 13 00:29:00 CST 2015 1 5958
線性判別分析(LDA)

線性判別分析 線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)是對費舍爾的線性鑒別方法的歸納,這種方法使用統計學,模式識別和機器學習方法,試圖找到兩類物體或事件的特征的一個線性組合,以能夠特征化或區分它們。所得的組合可用來作為一個線性分類器,或者,更常見 ...

Tue Jul 09 04:25:00 CST 2019 0 1654
機器學習之朴素貝葉斯及高斯判別分析

1判別模型與生成模型 上篇報告中提到的回歸模型判別模型,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 ...

Thu Mar 02 23:03:00 CST 2017 0 5851
 
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