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 ...
原文：線性判別分析（線性回歸、對數幾率回歸、線性判別分析和廣義線性判別分析）
基本形式 優點：線性模型形式簡單 易於建模。 很多非線性模型是在線性模型的基礎上通過引入層級結構或高維映射得到的。 權重矩陣直觀表達了各個屬性的重要性，因此具有良好解釋性。 線性回歸 線性回歸介紹與離散屬性轉換為實數值 線性回歸 linear regeression 試圖學習一個線性模型以盡可能准確預測實值輸出標記。 對於預測值本來就是實數值的數據還好說，對於離散屬性，其離散值轉化為實數值有兩種方 ...
2018-12-27 22:30 0 859 推薦指數：
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