［机器学习笔记］线性判别分析

最新推荐文章于 2025-02-25 22:59:45 发布
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#人工智能 #数据分析 #数据挖掘 #机器学习

博客围绕人工智能、数据分析和数据挖掘展开。人工智能在各领域应用广泛，数据分析可从海量数据中提取有价值信息，数据挖掘则通过多种方法发现潜在模式和规律，机器学习是实现这些目标的重要手段。
使用R语言绘制散点图判断自变量和因变量之间是否存在线性关系
CodeRoarX的博客
08-29 2095
在本文中，我们将介绍如何使用R语言的plot函数来绘制散点图，并通过观察散点图的形态来初步判断变量之间的关系。通过使用R语言的plot函数，我们可以绘制散点图来判断自变量和因变量之间是否存在线性关系。值得注意的是，散点图只是判断线性关系的初步方法，更严谨的分析需要结合统计方法进行。参数x和y分别表示自变量和因变量。希望本文能帮助你了解如何使用R语言的plot函数来绘制散点图并判断自变量和因变量之间的关变量和因变量之间的关系。通过直观观察散点图的形态，我们可以初步判断自变量和因变量之间的关系类型。
判断机器学习数据集是否具有线性关系
PzBlockchain的博客
09-23 392
另外，通过计算皮尔逊相关系数或其他相关系数，我们可以得到一个数值指标来衡量数据集的线性关系程度。除了皮尔逊相关系数，还可以使用其他统计指标来评估数据集的线性关系，例如斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）和肯德尔相关系数（Kendall rank correlation coefficient）。在上述示例中，我们生成了一个具有线性关系的随机数据集。如果相关系数接近1或-1，则表明数据集具有较强的线性关系，而接近0则表明数据集缺乏线性关系。
机器学习笔记之线性判别分析（LDA）
bupt_zh的博客
03-03 912
写在前面：本文主要内容是LDA在机器学习领域的公式推导，仅当作笔记使用。 1. 简介 LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种经典的线性学习方法，该算法属于监督算法。 给定训练集，设法将训练集投影到低维空间上，从而达到了降维的效果。 投影的结果要使同类样例的投影点尽可能接近、异类的投影点尽可能远离（同类相近、异类远离原则）。 下图给出了二维训练集投...
台大林轩田《机器学习基石》学习笔记：线性模型三（Multiclass Prediction）
拖延癌患者自愈小记
04-18 757
台大林轩田《机器学习基石》学习笔记：线性模型三（Multiclass Prediction）
一、线性结构
weixin_30740295的博客
09-15 175
基础知识： 1.数组； 2.带头结点的双向链表： ---Head ---First 3.循环队列 例一：最小值问题 问题描述： 　　实现一个n个元素的线性表，每次可以修改其中一个元素，也可以询问闭区间[q,p]中元素的最小值。 　　（1<=n,m<=100000） 分析： 　　设块长L，则一共有n/L块； 　　维护数组B，保存每个块的最小值。 　　（每次...
数据结构 -- 线性
巴基船长
07-04 714
todo
3.5 编程实现线性判别
周博的博客
03-31 654
""" Author: Victoria Created on: 2017.9.15 11:45 """ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def LDA(X0, X1): """ Get the optimal params of LDA model given trai...
机器学习笔记之线性分类——线性判别分析(一)模型构建思路
静静的学习就好
08-27 1132
上一节介绍了线性分类中硬分类的代表方法——感知机算法(Perceptron)，本节将介绍硬分类中的另一种经典算法——线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)。
【机器学习】机器学习之线性判别分析(LDA)
YangMax1的博客
10-31 7576
这里写目录标题一、线性判别分析介绍二、线性判别分析原理1. 类内散度矩阵（within-class scatter matrix）2. 类间散度矩阵（between-class scatter matrix）3. 广义瑞利商(generalized Rayleigh quotiet)三、 一、线性判别分析介绍   线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，简称 LDALDALDA)是一种经典的线性学习方法，亦称"Fisher 判别分析"。   线性判别分析思想：给定训练样本集
《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-02对数几率回归与线性判别分析
vanilla698的博客
04-17 1535
上一节我们考虑了线性模型的回归学习，但是想要做分类任务就需要用到上文中的广义线性模型。当联系函数连续且充分光滑，考虑单调可微函数。多分类与二分类的线性判别分析（LDA）
【机器学习基础】第八课：线性判别分析
最新发布
qq_34222839的博客
02-25 1249
【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。
机器学习实战笔记5——线性判别分析
weixin_44916097的博客
04-30 2847
任务安排 1、机器学习导论       8、稀疏表示 2、KNN及其实现       9、核方法 3、K-means聚类      10、高斯混合模型 4、主成分分析  &nbsp...
svm课程原理
09-22
李政轩老师的讲课整理而得到的关于SVM的理论推导
【判断数据线性度】
weixin_43931151的博客
11-19 251
使用Array sort 进行线性度判断
数据结构——线性关系
m0_72168217的博客
03-06 1323
线性关系（以学生管理系统为例子） 两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。
线性模型——线性判别分析
As的博客
03-22 1438
模型原型 class sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver=’svd’, shrinkage=None,priors=None,n_components=None, store_covariance=False,tol=0.0001) 参数 solver:指定求解最优化问题的算法 ’svd’:奇...
Fisher线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）
code_caq的博客
04-16 9656
LDA基本思想： 将高维的样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果。对于两类问题，可以看做把样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。投影方向的确定：投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。比如如下右图就是更好的投影方向~ LDA基本步
sklearn文档-线性和二次判别分析
Iceforest的博客
05-15 1336
1.线性判别分析 Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）(sklearn.discriminant_analysiss.LinearDiscriminantAnalysis) 和 Quadratic Discriminant Analysis （二次判别分析）(discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis...
台湾国立大学（林轩田）《机器学习技法》（第8讲）Adaptive Boosting (AdaBoost)
malele4th
01-28 833
课程地址：https://class.coursera.org/ntumlone-001/class 课件讲义：http://download.youkuaiyun.com/download/malele4th/10212756 注明：文中图片来自《机器学习技法》课程和部分博客 建议：建议读者学习林轩田老师原课程，本文对原课程有自己的改动和理解 Lecture 8 Adaptive Boos
斯坦福公开课LDA线性判别分析学习笔记
文件名称列表中的"线性判别分析.pdf"可能是一个详细记录斯坦福大学公开课中机器学习LDA相关内容的讲义或者学习笔记。它可能包括课程的PPT课件、示例代码、课后问题以及相关习题解析等，是学习LDA的重要参考资料。 ...
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