Fisher判別式(LDA) 簡介 上面從貝葉斯公式出發,得到了線性判別分析的公式,這里從另外一個角度來看線性判別分析,也就是常說的Fisher判別式。其實Fisher判別式就是線性判別分析(LDA),只是在討論Fisher判別式的時候,更側重於LDA的數據降維的能力。 在應用統計學 ...
前言 判別式法求值域,使用的頻度不是很高,但是其原理需要注意,其常與分式型函數有關。 原理解析 求函數 f x cfrac x x x x 的值域。 分析:觀察這個分式函數的結構特征,注意到函數的定義域為 R ,將函數轉化為以 x 為未知數的一元二次方程 此時的因變量 y 看成系數方程的對應系數 , y x y x y 由於這個函數不是空函數,即這個方程一定是有解的,分類討論如下: circ . ...
2021-08-25 14:36 0 730 推薦指數:
Fisher判別式(LDA) 簡介 上面從貝葉斯公式出發,得到了線性判別分析的公式,這里從另外一個角度來看線性判別分析,也就是常說的Fisher判別式。其實Fisher判別式就是線性判別分析(LDA),只是在討論Fisher判別式的時候,更側重於LDA的數據降維的能力。 在應用統計學 ...
生成式模型(Generative Model)與判別式模型(Discrimitive Model)是分類器常遇到的概念,它們的區別在於: 對於輸入x,類別標簽y: 生成式模型估計它們的聯合概率分布P(x,y) 判別式模型估計條件概率分布P(y|x) 生成式模型可以根據貝葉斯公式 ...
產生式模型(Generative Model)與判別式模型(Discrimitive Model)是分類器常遇到的概念,它們的區別在於: 對於輸入x,類別標簽y:產生式模型估計它們的聯合概率分布P(x,y)判別式模型估計條件概率分布P(y|x)產生式模型可以根據貝葉斯公式得到判別式模型,但反過 ...
概率P(Y|X); 對於判別式模型來說求得P(Y|X),對未見示例X,根據P(Y|X)可以求得標 ...
生成式模型 P(X,Y)對聯合概率進行建模,從統計的角度表示數據的分布情況,刻畫數據是如何生成的,收斂速度快。 • 1. 判別式分析 • 2. 朴素貝葉斯Native Bayes • 3. 混合高斯型Gaussians • 4. K近鄰KNN • 5. 隱馬爾科夫模型HMM • 6. 貝葉斯網絡 ...
生成式模型 P(X,Y)對聯合概率進行建模,從統計的角度表示數據的分布情況,刻畫數據是如何生成的,收斂速度快。• 1. 判別式分析• 2. 朴素貝葉斯Native Bayes• 3. 混合高斯型Gaussians• 4. K近鄰KNN• 5. 隱馬爾科夫模型HMM• 6. 貝葉斯網絡• 7. ...
有監督學習回歸模型中,我們利用訓練集直接對條件概率p(y|x;θ)建模,例如logistic回歸就利用hθ(x) = g(θTx)對p(y|x;θ)建模(其中g(z)是sigmoid函數)。假設 ...
1. 簡介 生成式模型(generative model)會對\(x\)和\(y\)的聯合分布\(p(x,y)\)進行建模,然后通過貝葉斯公式來求得\(p(y|x)\), 最后選取使得\(p(y|x)\)最大的\(y_i\). 具體地, \(y_{*}=arg \max_{y_i}p(y_i ...