轉:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版權聲明: 本文由LeftNotEasy發布於http://leftnoteasy.cnblogs.com ...
前言在之前的一篇博客機器學習中的數學 PCA的數學原理中深入講解了,PCA的數學原理。談到PCA就不得不談LDA,他們就像是一對孿生兄弟,總是被人們放在一起學習,比較。這這篇博客中我們就來談談LDA模型。由於水平有限,積累還不夠,有不足之處還望指點。下面就進入正題吧。 為什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的數據降維的方法,與之相同的是LDA也是一種將數據降維的方法。PCA已經是一種表現 ...
2019-08-22 14:03 0 510 推薦指數:
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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 ...
預備知識 首先學習兩個概念: 線性分類:指存在一個線性方程可以把待分類數據分開,或者說用一個超平面能將正負樣本區分開,表達式為y=wx,這里先說一下超平面,對於二維的情況,可以理解為一條直線,如一次函數。它的分類算法是基於一個線性的預測函數,決策的邊界是平的,比如直線和平面。一般的方法 ...
LinearDiscriminantAnalysis as LDA 從sklearn的線性分析庫中導入 ...
1. LDA描述 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一種有監督學習算法,同時經常被用來對數據進行降維,它是Ronald Disher在1936年發明的,有些資料上也稱位Fisher LDA.LDA是目前機器學習、數據挖掘領域中經典且熱門的一種算法 ...
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 ...
、甚至可以用皮爾森相關系數等。朴素貝葉斯分類用的就是Bayes判別法。本文要講的線性判別分析就是用是F ...
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 ...