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 ...
原文：判別分析--費希爾判別、貝葉斯判別、距離判別
判別分析 比較理論一些來說，判別分析就是根據已掌握的每個類別若干樣本的數據信息，總結出客觀事物分類的規律性，建立判別公式和判別准則 在遇到新的樣本點時，再根據已總結出來的判別公式和判別准則，來判斷出該樣本點所屬的類別。 概述 三大類主流的判別分析算法，分別為費希爾 Fisher 判別 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 Discri ...
2021-09-08 19:16 0 734 推薦指數：
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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1-2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 ...
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、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 ...
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應用案例 1 線性判別分析 執行線性判別分析可使用lda()函數，且該函數有三種執行形式，依次嘗試使用。 （1）公式formula格式 我們使用nmkat變量作為待判別變量，其他剩余的變量作為特征變量，根據公式nmkat~使用訓練集數據來運行lda()函數： library(MASS ...
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