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【Scikit-Learn 中文文档】线性和二次判别分析 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

在 LDA 中，每个类别  ?  的高斯分布共享相同的协方差矩阵： ?  for all  ? 。可以带来线性的 决策平面, 正如所见, 通过比较log似然比  ?  。 ?...Note 与高斯朴素贝叶斯的关系 如果在QDA模型中假设协方差矩阵是对角的，那么在每个类别中的输入数据则被假定是相关依赖的。...由于在 LDA 中我们假设所有类别都有相同预测的协方差  ?  ,我们可重新调节数据从而让让协方差相同。 ? 在缩放后可以分类数据点和找到离数据点最近的欧式距离相同的预测类别均值。...但是它可以在投影到  ?  个由所有  ?  个类生成的仿射子空间 ?  之后被完成。这也表明，LDA 分类器中存在一个利用线性投影到  ?  个维度空间的降维工具。.../github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者 有兴趣的大佬们也可以和我们一起来维护，持续更新中 。。。

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进阶篇：从 0 到 1 掌握 Python 机器学习（附资源）

它假定特征之间存在独立性，并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。 使用 Scikit-learn 进行文档分类，作者 Zac Stewart。...多层感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介绍。 首先从 Scikit-learn 文档中阅读 MLP 分类器的概述，然后使用教程练习实现。...中使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成分类器： 使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成机器学习算法，作者 Jason Brownlee。...LDA 与方差分析（ANOVA）和回归分析密切相关，它同样尝试将一个因变量表示为其他特征或测量的线性组合。...与 PCA 相反，LDA 是「监督的」并且计算表示使多个类之间的间隔最大化的轴的方向（「线性判别式」）。 有关这方面的简要说明，请阅读以下内容： LDA 和 PCA 之间的降维有什么区别？

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    如何使用Scikit-learn在Python中构建机器学习分类器

    在本教程中，您将使用Scikit-learn（Python的机器学习工具）在Python中实现一个简单的机器学习算法。...您将使用Naive Bayes（NB）分类器，结合乳腺癌肿瘤信息数据库，预测肿瘤是恶性还是良性。 在本教程结束时，您将了解如何使用Python构建自己的机器学习模型。...第四步 - 构建和评估模型 机器学习有很多模型，每种模型都有自己的优点和缺点。在本教程中，我们将重点介绍一种通常在二进制分类任务中表现良好的简单算法，即Naive Bayes (NB)。...结论 在本教程中，您学习了如何在Python中构建机器学习分类器。现在，您可以使用Scikit-learn在Python中加载数据、组织数据、训练、预测和评估机器学习分类器。...本教程中的步骤可以帮助您简化在Python中使用自己的数据的过程，更多机器学习和人工智能的相关教程可以访问腾讯云社区。

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    使用Python完成你的第一个学习项目

    在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。...图片版权所有：cosmoflash 如何开始在Python中的机器学习？ 学习机器学习的最好方式是设计和完成小型项目。...在入门时Python遇到的困难 Python是一种当下流行并且功能强大的解释型语言。与R语言不同，Python有完善的语言和平台，能用来研究和开发。...让我们开始使用Python中的hello world机器学习项目。 Python中的机器学习：分步教程 在本节中，我们将通过端到端的小型机器学习项目进行工作。...高斯朴素贝叶斯（NB）。 支持向量机（SVM）。 这是简单线性（LR和LDA），非线性（KNN，CART，NB和SVM）算法的良好混合。

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    从零开始掌握Python机器学习（附不可错过的资源）

    它假定特征之间存在独立性，并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。 使用 Scikit-learn 进行文档分类，作者 Zac Stewart。...多层感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介绍。 首先从 Scikit-learn 文档中阅读 MLP 分类器的概述，然后使用教程练习实现。...中使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成分类器： 使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成机器学习算法，作者 Jason Brownlee。...LDA 与方差分析（ANOVA）和回归分析密切相关，它同样尝试将一个因变量表示为其他特征或测量的线性组合。...与 PCA 相反，LDA 是「监督的」并且计算表示使多个类之间的间隔最大化的轴的方向（「线性判别式」）。 有关这方面的简要说明，请阅读以下内容： LDA 和 PCA 之间的降维有什么区别？

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    Kaggle案例——使用scikit-learn解决DigitRecognition问题

    1、scikit-learn简介 scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy、Matplotlib的开源机器学习工具包，采用Python语言编写，主要涵盖分类、 回归和聚类等算法，例如knn...下面我使用scikit-learn中的算法包kNN（k近邻）、SVM（支持向量机）、NB（朴素贝叶斯）来解决这个问题，解决问题的关键步骤有两个： 1、处理数据。 2、调用算法。...（1）处理数据 这一部分与上一篇文章《大数据竞赛平台—Kaggle入门》 中第二部分的数据处理是一样的，本文不打算重复，下面只简单地罗列各个函数及其功能，在本文最后部分也有详细的代码。...import GaussianNB #nb for 高斯分布的数据 def GaussianNBClassify(trainData,trainLabel,testData): nbClf...的朴素贝叶斯算法包,GaussianNB和MultinomialNB from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #nb for 高斯分布的数据 def

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    【机器学习】scikit-learn机器学习中随机数种子的应用与重现

    随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样 一、随机数种子基础应用 在python中简单运用随机数种子 import random random.seed...),10) Out[6]: [17, 72, 97, 8, 32, 15, 63, 57, 60, 83] 可以看到out[6]之前加载了随机数种子1之后可以重现第一次随机数的生成结果 二、随机数种子在scikit-learn...中的应用(以鸢尾花为例) 注：以下代码需要在你的环境中先行安装scikit-learn工具包 具体方法可以参考https://blog.csdn.net/quicmous/article/details.../106824638 首先scikit-learn中鸢尾花的数据集需要我们进行拆分，将其拆分为训练集和测试集。...iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) X,y分别为原数据与标签

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    基线估计(二)：GP与Model Uncertainty，高斯过程在异常检测中的应用

    1 背景 深度学习虽然在许多领域都得到了较好的应用，但是传统深度学习通常采用最大似然估计来训练，导致模型本身难以衡量模型的不确定性（Model Uncertainty）[1]。...2 高斯过程 在介绍高斯过程前，我们先了解下模型预测过程中的贝叶斯概率解释，还是上述任务，假设我们训练了一个非线性模型 来对图像做分类， 的参数 为 ，训练数据为 ，其中 为输入...依据贝叶斯概率解释，我们可以得知 的后验概率为 公式右边的三个组成部分， 与模型 无关； 是模型 将 预测为 的概率； 是模型假设的先验分布。...第二轮迭代 第七轮迭代 第十轮迭代 3 GP在异常检测中的应用 3.1 基于GP的异常检测 Nannan Li & Xinyu Wu等人[3]采用高斯过程来做视频监控的异常检测。...本文主要源于Yarin&Zoubin等人[1]通过Mc Dropout去逼近高斯过程的文献，想了解Mc Dropout是如何衡量深度学习不确定性，才有了本文从GP到Bayes Opt到基于GP的异常检测

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    Python做机器学习之路

    它假定特征之间存在独立性，并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。 使用 Scikit-learn 进行文档分类，作者 Zac Stewart。...多层感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介绍。 首先从 Scikit-learn 文档中阅读 MLP 分类器的概述，然后使用教程练习实现。...中使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成分类器： 使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成机器学习算法，作者 Jason Brownlee。...LDA 与方差分析（ANOVA）和回归分析密切相关，它同样尝试将一个因变量表示为其他特征或测量的线性组合。...与 PCA 相反，LDA 是「监督的」并且计算表示使多个类之间的间隔最大化的轴的方向（「线性判别式」）。 有关这方面的简要说明，请阅读以下内容： LDA 和 PCA 之间的降维有什么区别？

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    机器学习知识总结篇

    3、机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数 线性代数在数学科学中的地位 马尔科夫模型 矩阵乘法的直观表达 状态转移矩阵 矩阵和向量组 特征向量的思考和实践计算 QR分解 对称阵、正交阵...基础2 - 机器学习库 scikit-learn的介绍和典型使用 损失函数的绘制 多种数学曲线 多项式拟合 快速傅里叶变换FFT 奇异值分解SVD Soble/Prewitt/Laplacian...主题模型pLSA 18、EM算法实践 多元高斯分布的EM实现 分类结果的数据可视化 EM与聚类的比较 Dirichlet过程EM 三维及等高线等图件的绘制 主题模型pLSA与EM算法 19...贝叶斯学派的模型认识 共轭先验分布 Dirichlet分布 Laplace平滑 Gibbs采样详解 22、LDA实践 网络爬虫的原理和代码实现 停止词和高频词 动手自己实现LDA LDA...开源包的使用和过程分析 Metropolis-Hastings算法 MCMC LDA与word2vec的比较 23、隐马尔科夫模型HMM 概率计算问题 前向/后向算法 HMM的参数学习 Baum-Welch

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    【资源】只需十四步：从零开始掌握Python机器学习

    它假定特征之间存在独立性，并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。 使用 Scikit-learn 进行文档分类，作者 Zac Stewart。...多层感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介绍。 首先从 Scikit-learn 文档中阅读 MLP 分类器的概述，然后使用教程练习实现。...中使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成分类器： 使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成机器学习算法，作者 Jason Brownlee。...LDA 与方差分析（ANOVA）和回归分析密切相关，它同样尝试将一个因变量表示为其他特征或测量的线性组合。...与 PCA 相反，LDA 是「监督的」并且计算表示使多个类之间的间隔最大化的轴的方向（「线性判别式」）。 有关这方面的简要说明，请阅读以下内容： LDA 和 PCA 之间的降维有什么区别？

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    只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）

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    Python机器学习入门到进阶

    它假定特征之间存在独立性，并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。 使用 Scikit-learn 进行文档分类，作者 Zac Stewart。...多层感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介绍。 首先从 Scikit-learn 文档中阅读 MLP 分类器的概述，然后使用教程练习实现。...中使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成分类器： 使用 Scikit-learn 在 Python 中实现集成机器学习算法，作者 Jason Brownlee。...LDA 与方差分析（ANOVA）和回归分析密切相关，它同样尝试将一个因变量表示为其他特征或测量的线性组合。...与 PCA 相反，LDA 是「监督的」并且计算表示使多个类之间的间隔最大化的轴的方向（「线性判别式」）。 有关这方面的简要说明，请阅读以下内容： LDA 和 PCA 之间的降维有什么区别？

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    只需十四步：从零开始掌握 Python 机器学习（附资源）

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    有关如何使用特征提取技术减少数据集维度的端到端指南

    ，则很可能导致机器学习模型过度拟合。为了避免此类问题，有必要应用正则化或降维技术（特征提取）。在机器学习中，数据集的维数等于用来表示数据集的变量数。...在PCA中，原始数据被投影到一组正交轴中，并且每个轴都按重要性顺序排序。 PCA是一种无监督的学习算法，因此它并不关心数据标签，而只关心变化。在某些情况下，这可能导致数据分类错误。...线性判别分析（LDA） LDA是监督学习降维技术和机器学习分类器。 LDA的目的是最大程度地增加每个类的均值之间的距离，并最大程度地减少类本身的散布。因此，LDA在班级内部和班级之间用作度量。...使用LDA时，假设输入数据遵循高斯分布（在这种情况下），因此将LDA应用于非高斯数据可能会导致较差的分类结果。 在此示例中，将运行LDA将数据集简化为一个特征，测试其准确性并绘制结果。...，Scikit学习文档。

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    机器学习速成第三集——无监督学习之降维（理论部分）！

    无监督学习中的降维技术是将高维数据降低到低维空间，以便更容易处理和可视化。常见的降维方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、t分布随机邻近嵌入（t-SNE）、线性判别分析（LDA）等。...使用scikit-learn库中的load_iris函数加载iris数据集，并通过t-SNE算法实现特征数据的降维与可视化。...这有助于理解模型在不同层次上的内部表示。 线性判别分析（LDA）与其他降维方法相比，在分类任务中的优势和局限性是什么？...局限性： 假设协方差矩阵相等：LDA假设各个类别的协方差矩阵是相等的，这在实际应用中可能不成立，导致模型性能下降。 不适合非高斯分布样本：LDA不适合处理非高斯分布的样本，这一点与PCA类似。...样本数量少于特征维数时失效：当样本数量远小于样本的特征维数时，样本与样本之间的距离变大，使得距离度量失效，导致LDA算法中的类内、类间离散度矩阵奇异，不能得到最优的投影。

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    10分钟掌握Python-机器学习小项目

    所有数值属性都有相同的单位和大小，在使用前无需进行特别的缩放和转换。 下面我们就开始学习如何用 Python 执行机器学习中的 Hello World。...注意：上面这些方法的基础是你的电脑上已经安装了 0.18 或更高版本的 scikit-learn。...我们看看这 6 种算法： 逻辑回归（LR） 线性判别分析（LDA） K最近邻算法（KNN） 分类和回归树（CART） 高斯朴素贝叶斯（NB） 支持向量机（SVM） 这里面既有简单的线性算法...（LA和LDA），也有非线性算法（KNN，CART，NB和SVM）。...可以一边做一边列出问题，多用用 help(FunctionName) 帮你理解 Python 中的语法，学习你正在用的函数。 你不需要明白算法的原理 。

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