Публикации по теме 'linear-discriminant'
Линейный дискриминантный анализ (LDA): раскрытие возможностей классификации с уменьшением размерности
Методы уменьшения размерности необходимы для извлечения ценной информации из многомерных наборов данных в машинном обучении. Среди них выделяется линейный дискриминантный анализ (LDA) как уникальный подход, сочетающий снижение размерности с классификацией. Хотя на первый взгляд LDA может напоминать анализ главных компонентов (PCA), он предлагает явные преимущества и результаты. В этой статье мы углубимся в тонкости LDA и продемонстрируем его эффективность с помощью задачи классификации..
Линейный дискриминантный анализ (LDA) в машинном обучении: пример, концепция и приложения
« Линейный дискриминантный анализ (LDA) — это метод уменьшения размерности и классификации, обычно используемый в машинном обучении и распознавании образов. В контексте классификации целью является найти линейную комбинацию признаков, которая лучше всего разделяет различные классы или категории данных. Он стремится уменьшить размерность пространства признаков, сохраняя при этом как можно больше информации о разделении классов».
давайте рассмотрим простой пример, чтобы понять, как..
Основы машинного обучения (часть 14): линейный дискриминантный анализ
Линейный дискриминантный анализ (LDA) обычно используется для классификации шаблонов между двумя классами, однако его можно расширить для классификации нескольких шаблонов. Он используется в качестве метода уменьшения размерности, известного как этап предварительной обработки перед классификацией шаблонов в машинном обучении. Уменьшение размеров означает простое построение многомерных данных всего в 2 или 3 измерениях.
LDA предполагает, что все классы линейно разделимы, и в соответствии с..
Линейный дискриминантный анализ
Линейный дискриминантный анализ или LDA — очень известный линейный классификатор, который используется в качестве альтернативы логистической регрессии в задачах классификации с несколькими классами.
Почему LDA, когда у нас есть логистическая регрессия?
Причин тому много, остановимся на основных аспектах:
Если у нас небольшое n (общее количество наблюдений), а распределение признаков X примерно нормально для каждого класса, то модель LDA более стабильна, чем LR (логистическая..
Линейный дискриминант Фишера: интуитивное объяснение
Основы машинного обучения
Линейный дискриминант Фишера: интуитивное объяснение
Интуитивное объяснение линейного дискриминанта Фишера, основы линейного дискриминантного анализа
LDA — это широко используемый метод уменьшения размерности, основанный на линейном дискриминанте Фишера. Эти концепции лежат в основе теории машинного обучения. В этой статье я рассмотрю пример классификатора, использующего линейный дискриминант Фишера, и получу оптимальное решение для критерия Фишера...
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ — КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПОНИМАНИЕ
Дискриминантный анализ – это метод классификации, который работает с данными с переменной отклика и переменными-предикторами. Он в основном используется для отнесения наблюдения к классу или категории на основе независимых переменных данных. Два типа дискриминантного анализа: линейный дискриминантный анализ и квадратичный дискриминантный анализ.
Линейный дискриминантный анализ (LDA):
Это контролируемый метод, который пытается предсказать класс зависимой переменной, используя..
Рассказывание историй для линейного дискриминантного анализа (LDA)
Линейный дискриминантный анализ — это алгоритм машинного обучения, который используется в качестве шага предварительной обработки в задачах классификации , чтобы мы могли уменьшить число нет. объектов в наборе данных по каждому классу . Основное влияние использования LDA заключается в том, что оно максимизирует расстояние между каждым классом, используемым в наборе данных.
Следует отметить, что LDA похож на PCA (анализ основных компонентов), но главное отличие состоит в том,..
