线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析
原文来自:http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537LDA算法入门一. LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher ...
数据降维——主成分分析、因子分析、线性判别分析
数据降维就是降低数据的维度,有两种方式: 1、一种是特征选择:直接选取原有维度的一部分参与后续的计算和建模过程,用选择的维度替代所有维度,整个过程不产生新的维度。 方法: (1)经验法:根据业务经验选择 (2)测算法:通过不断测试多种维度选择参与计算,通过结果来反复验证和调整并最终找到最佳特征方案 ...
LDA-线性判别分析(二)
本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣;再看看,就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写...
『矩阵论笔记』线性判别分析(LDA)最全解读+python实战二分类代码+补充:矩阵求导可以参考
线性判别分析(LDA)最全解读+python实战二分类代码!文章目录一、主要思想!二、具体处理流程!三、补充二中的公式的证明!四、目标函数的求解过程!4.1、优化问题的转化4.2、拉格朗日乘子法求解五、拓展到多分类任务中六、Fisher实战...
对数几率回归法(梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法)与线性判别法(LDA)
本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类。其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法。代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 20...
Fisher线性判别分析
Fisher线性判别分析1、概述在使用统计方法处理模式识别问题时,往往是在低维空间展开研究,然而实际中数据往往是高维的,基于统计的方法往往很难求解,因此降维成了解决问题的突破口。假设数据存在于d维空间中,在数学上,通过投影使数据映射到一条直线上,即维度从d维变为1维,这是容易实现的,但是即使数据在d...
详解线性分类-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型求解(求期望)&模型求解(求协方差)【白板推导系列笔记】
$$L(\mu_{1},\mu_{2},\Sigma,\phi)=\sum\limits_{i=1}^{N}[\underbrace{\log N(\mu_{1},\Sigma)^{y_{i}}}{(1)}+\underbrace{\log N(\mu{2},\Sigma)^{1-y_{i}}}{(...
详解线性分类-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型定义【白板推导系列笔记】
$$\begin{gathered}\left{(x_{i},y_{i})\right}{i=1}^{N},x{i}\in \mathbb{R}^{p},y_{i} \in \left{0,1\right}\end{gathered}$$逻辑回归是直接对$p(y|x)$建模,而高斯判别分析作为概率生...
详解线性分类-线性判别分析(Fisher)-模型定义【白板推导系列笔记】
线性判别分析的思想是,找的一个方向$\omega$,将样本向这个方向做投影,投影后的数据尽可能的满足相同类内部的样本的投影尽可能接近不同类之间的距离尽可能较大总结为类内小,类间大$$\begin{gathered}X=\begin{pmatrix}x_{1} & x_{2} & \c...
西瓜书研读——第三章 线性模型: 线性判别分析 LDA
西瓜书研读系列:西瓜书研读——第三章 线性模型:一元线性回归 西瓜书研读——第三章 线性模型:多元线性回归 西瓜书研读——第三章 线性模型:线性几率回归(逻辑回归) 主要教材为西瓜书,结合南瓜书,统计学习方法,B站视频整理~人群定位:学过高数会求偏导、线代会矩阵运算、概率论知道啥是概率原理讲解,公式...
模式识别之线性判别---naive bayes朴素贝叶斯代码实现
http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/7955349http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/01/31/2333760.htmlhttp://zhan.renren.co...
机器学习中的数学-线性判别分析(LDA), 主成分分析(PCA)
转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html版权声明:本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部...
线性判别分析LDA详解
1 Linear Discriminant Analysis 相较于FLD(Fisher Linear Decriminant),LDA假设:1.样本数据服从正态分布,2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足,但是LDA被证明是非常有效的降维方法,其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好,不...
PCA降维——主成分分析(principal component analysis,PCA)与LDA(线性判别分析)
LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括,就是“投影后类内方差最小,类间方差最大”。什么意思呢? 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近...
机器学习 —— 基础整理(六)线性判别函数:感知器、松弛算法、Ho-Kashyap算法
这篇总结继续复习分类问题。本文简单整理了以下内容:(一)线性判别函数与广义线性判别函数(二)感知器(三)松弛算法(四)Ho-Kashyap算法闲话:本篇是本系列[机器学习基础整理]在timeline上最新的,但实际上还有(七)、(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在...
PRML读书会第四章 Linear Models for Classification(贝叶斯marginalization、Fisher线性判别、感知机、概率生成和判别模型、逻辑回归)
主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概...
LDA-线性判别分析(三)
本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣;再看看,就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写...
机器学习:线性判别式分析(LDA)
1.概述 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA。也称为Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的...
LDA(线性判别分析,Python实现)
源代码: #-*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy def lda(c1,c2): #c1 第一类样本,每行是一个样本 #c2 第二类样本,每行是一个样本 #计算各类样本的均值和所有样本均值 m1=...