Linear discriminant analysis (LDA)学习笔记

最新推荐文章于 2024-09-06 23:59:49 发布
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文章标签： 人工智能 python
原文链接：https://my.oschina.net/jamesju/blog/193633
本文回顾了2019年独角兽企业对于Python工程师的招聘需求及薪资待遇情况，通过一次撰写经历分享了文章创作过程中的挑战。

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机器学习 - 研究生课程 - Python代码实现与笔记——Linear Discriminant Analysis（LDA）
Alexin优快云的博客
04-27 1766
参考的同学的博客： https://blog.csdn.net/Willen_/article/details/89288218 心得感悟： 同学实现的时候画出来的图有些不对劲，即样本点在LDA线上的垂点位置不对，其实他应该买个正方形的显示器
sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis 笔记
LXY13635303541的博客
01-02 1008
（2018第一篇随笔） 承接上个博客，这次来读sklearn的python代码说明以及源码 /*******************************************************代码说明*************************************************************/ class sklearn.disc...
fisher linear discrimination analysis（LDA）matlab代码
03-20
比较好用的LDA的代码，一个外国人编写的，有8个输入参数可以去调，可以互相学习！！
线性判别式分析-LDA-Linear Discriminant Analysis
weixin_34059951的博客
12-16 200
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。线性判别式分析的基本思想是将高维的模式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，投影后保证模式样本在新...
LDA(Linear discriminate analysis)线性判别分析
12-18 196
LDA 线性判别分析与Fisher算法完全不同 LDA是基于最小错误贝叶斯决策规则的。 在EMG肌电信号分析中，。。。 未完待续：。。。。。 转载于:https://www.cnblogs.com/yaochc/p/3480985.html...
机器学习降维算法二：LDA（Linear Discriminant Analysis）
weixin_34242509的博客
11-24 223
很多基础知识有些遗忘了，也算作是一种复习。我尽量推导的关键的地方写写，建议大家还是要手动推一推公式增加理解。 Linear Discriminant Analysis (也有叫做Fisher Linear Discriminant)是一种有监督的（supervised）线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分！ 假设原始数据表示为X，（m*n矩阵...
LDA：线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）
Jack_Kuo的博客
01-01 425
http://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html
Scikit-Learn 1.4使用指南：有监督学习 线性判别分析和二次判别分析 Linear and Quadratic Discriminant Analysis
数智笔记
02-04 939
可以用于执行有监督的降维，通过将输入数据投影到一个线性子空间，该子空间由最大化类别之间分离的方向组成（在下面的数学部分中讨论了这一点）。这些分类器具有吸引力，因为它们具有可以轻松计算的闭式解，本质上是多类分类器，在实践中已经被证明效果良好，并且没有需要调整的超参数。如果在QDA模型中假设协方差矩阵是对角的，则假设每个类别中的输入在条件下是独立的，得到的分类器等价于高斯朴素贝叶斯分类器。从上述公式可以看出，LDA具有线性的决策面。）是两种经典的分类器，正如它们的名字所示，分别具有线性和二次的决策面。
【自学笔记】线性判别分析LDA
最新发布
qq_40432278的博客
09-06 1031
最后我们来比较一下PCA和LDA的差异，以便针对不同数据选择更好的处理方式。当然，GPT很乐意为此效劳。
【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析
2201_76026029的博客
08-12 1103
本学习笔记 仅为以防自己忘记了，顺便分享给一起学习的网友们参考。如有不同意见/建议，可以友好讨论。本学习笔记 所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.数学原理等 详见陈强老师的PPT参考了网友阡之尘埃的Python机器学习05——判别分析本次案例 需 安装 mlxtend 库load_iris 是 scikit-learn 库中一个常用的数据集加载函数，它用于加载鸢尾花（Iris）数据集。
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析
脚踏实地
06-13 1918
LDA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 Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式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
LDA 线性判别分析
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porly的专栏
09-26 4万+
1. LDA是什么 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模式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，投影后保证模式样
Linear Discriminant Analysis(LDA)
MOON
03-12 8168
好久没有整理最近的一些算法了，今天趁着跑数据的过程整理一下LDA算法。该算法在很多地方都有使用：语音识别，说话人识别等等，那么今天在这里就为大家详细介绍一下，最终把matlab代码放在我的git上，有兴趣的可以去看一下，好了不多说，直接进入主题。 首先介绍一下LDA到底是什么？LDA是一种降维的方法，一提到降维，大家应该很熟悉PCA。那么PCA和LDA的区别是什么呢？我们简单的理解可以理解...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）
ffeng271的专栏
03-14 3万+
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis） 1. 问题      之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。      比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“st
Introduction to LDA (Linear Discrimination Analysis)
Jason Leaster | Rebuilding the tower of babel
10-27 2721
Linear Discrimination Analysis
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 学习笔记 + matlab实现
小鹅鹅的博客
12-09 1万+
综述线性判别分析 (LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。LDA的基本思想是将高维的模式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，投影后保证模式样本在新
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA) 简单分析
sinat_22510827的博客
10-07 2762
LDA全称Linear Discriminant Analysis，类似PCA，是一种降维方法，但是其目标不同于PCA保留最多的数据点信息，而是尽可能使得不同类别样本间的距离大，同类别的样本间距离小。 首先介绍一下LDA到底是什么？LDA是一种降维的方法，一提到降维，大家应该很熟悉PCA。那么PCA和LDA的区别是什么呢？我们简单的理解可以理解为PCA是获取那些数据能量集中的子空间，用《模式分类》中的例子：手写字母识别中，Q和O利用PCA能够发现两个字母的相似之处，却很可能把区分字母Q和O的那撇特征去掉。
LinearDiscriminantAnalysis的用法介绍
05-31
LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析）是一种经典的分类算法，用于将具有多个特征的数据点分配到两个或多个预定义的类别中。在 Scikit-learn 库中，LinearDiscriminantAnalysis 类可以用于实现这种分类算法。...
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