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1
回答
线性
判别分析
变换
函数
、
、
、
、
据我所知,transform()
函数
投影数据以最大化数据集的类分离,并应返回一个形状(n_samples, n_components)数组 但是我的df_lda的形状是(614,1)。或者我的数据不是
线性
可分的?
浏览 8
提问于2017-08-30
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1
回答
什么类型的LDA执行“fitcdiscr”功能?
、
、
、
、
我知道新的可以执行几种
判别分析
,例如LDA或QDA。然而,MATLAB中提到的“正则化”和“bayesian”帮助我感到困惑。 如果fitcdiscr使用默认参数,将执行什么样的
判别分析
?它是使用贝叶斯
线性
判别分析
(BLDA)、费舍尔
线性
判别分析
(rLDA)还是某种正则
线性
判别分析
()?
浏览 6
提问于2016-12-20
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2
回答
线性
判别分析
逆
变换
、
、
、
但是我在LDA类中找不到inverse_transform
函数
。 我认为如果有人能深入解释LDA逆
变换
的数学局限性,那就太好了。
浏览 4
提问于2017-03-22
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1
回答
FDA与LDA的差异
、
我曾在“数学堆栈交换”中问过这个问题,但我认为它可能更适合这里:Fisher's
线性
鉴别和LDA这两个术语经常被交替使用,尽管Fisher最初的文章实际上描述了一个略有不同的判别,它并没有对LDA的一些假设做出假设,如正态分布类或等类协方差
浏览 0
提问于2021-03-24
得票数 2
1
回答
何时使用
线性
判别分析
或Logistic回归
、
维基百科关于Logistic回归的文章说:有人能帮助我理解
线性
判别的假设是什么,他们持有的一个例子,以及如何应用Bayes规则的结果在Logistic模型中。是否有
线性</
浏览 0
提问于2016-05-06
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1
回答
我应该选择哪种算法?为什么?
、
、
、
鉴于这些备选办法:K近邻与K=5对此最好的算法是什么?我认为应该是5,因为K越大,准确度就越差?你会选择什么?为什么?
浏览 0
提问于2021-01-21
得票数 0
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1
回答
Matlab中的统计工具箱
、
Matlab中的默认
线性
判别分析
(LDA)是Fisher
判别分析
吗?
浏览 1
提问于2010-04-27
得票数 0
3
回答
在Python中使用scikit learn进行
线性
判别分析
、
、
、
、
我正在学习机器学习,最近我研究了使用
线性
判别分析
对
线性
可分数据进行分类。为此,我使用了scikit-learn包和
函数
关于MNIST手写数字数据库中的数据。但是,预测
函数
使用来自所有784个维度的数据(对应于28x28像素的图像)。我不明白为什么所有的维度都用于预测?虽然
线性
判别分析
的目的是在低维空间上找到一个投影,允许最大限度地允许分类分离,这样理想情况下数据是<em
浏览 3
提问于2018-12-21
得票数 1
1
回答
基于alglib的
线性
判别分析
、
我被要求对我的一个项目的一组数据执行
线性
判别分析
。我使用的是ALGLIB (C++版本),它有一个which _ how
函数
,但是我需要一些帮助来理解如何使用它。fisher lda
函数
接受一个二维数组的值,并返回另一个一维数组(我不知道它们是什么意思)。任何帮助理解LDA和/或如何使用此功能的人都将不胜感激。编辑:/********************************************
浏览 3
提问于2015-07-27
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2
回答
需要有关Matlab多类分类器的帮助
、
、
、
我需要2个matlab
函数
。这些
函数
将是多类分类器。我有26个不同的课程。每个类有16个不同的值。我总共有20k行数据。正如我所说的,每一行都有类标签(整数)和16个不同的值。因此,我将使用这2个
函数
对它们进行分类并比较它们的性能。 非常感谢你的每一种贡献。
浏览 0
提问于2011-01-21
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3
回答
对于所有
线性
分类器,预测算法都是完全相同的吗?
、
、
、
、
对于所有
线性
分类器和
线性
回归算法,预测算法都是完全相同的吗?众所周知,任何
线性
分类器都可以描述为:y = w1*x1 + w2*x2 + ... + c确定
线性
分类器参数的方法有两大类(生成和鉴别):https://en.wikipedia.org/wiki
线性
判别分析
(或Fisher
线性
判别),朴素贝叶斯分类器问:
线性
分类器只在学习算法中有所不同,但它们在预测y = w1
浏览 0
提问于2019-01-31
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1
回答
滑雪板的
线性
判别分析
不能缩小特征尺寸
、
据我所知,
线性
鉴别分析(LDA)是一种减少输入特征数量的技术。Wiki还声明了相同的
线性
判别分析
(LDA)、正态
判别分析
(NDA)或判别
函数
分析(NDA)是Fisher
线性
判别的推广,它是一种用于统计、模式识别和机器学习的方法,用于寻找表征或分离两类或两类以上事件的特征的
线性
组合由此产生的组合可以用作
线性
分类器,或者更常见的是,在以后的分类之前进行降维。
浏览 0
提问于2018-10-22
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1
回答
LDA作为降维剂
、
、
但如何利用
线性
判别分析
作为降维器来减少特征的数量,并在此基础上应用logistic回归。我在用R语言。
浏览 0
提问于2019-03-10
得票数 0
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1
回答
MLR MARS/地球分类器:灵活的
判别分析
还是逻辑回归?
、
我的问题是,MLR文档中说"classif.earth”使用地球算法执行灵活的
判别分析
。如果我错了请告诉我,但在我看来,"classif.earth“并不是在做灵活的
判别分析
,而是在地球模型上拟合逻辑回归。
浏览 1
提问于2017-08-04
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1
回答
R的lm
函数
如何处理因子水平(在C_Cdqrls中?)?
、
、
第二部分仍然涉及到z <- .Call(C_Cdqrls, x, y, tol, FALSE)和我所不期望的,
线性
回归和
判别分析
在数学层面是相同的。,我是不是错过了明显的?
浏览 2
提问于2019-07-09
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1
回答
R中的
判别分析
(FDA和MDA)图
、
我正在尝试使用mda和ggplot2软件包绘制灵活
判别分析
和混合
判别分析
的结果。我这样做是为了
线性
判别分析
(LDA),但我不知道继续下去。有什么帮助或想法如何使用ggplot2对这些图形进行编码吗?
浏览 1
提问于2020-08-23
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2
回答
为什么这个布尔
函数
的非
线性
要计算成$\frac12$?
、
、
、
我使用纸中提出的方法来求
函数
的非
线性
。现在,我从特里·里特的论文上读到这意味着非
线性
值应该是一个整数。非
线性
计算的算法是先用快速沃尔什
变换
求出沃尔什谱,然后再用公式计算。Nl(f_k) = 2^{k-1} - \dfrac12 \cdot\max_{a\in\mathbb{F_2^{2^k}}} |W_f(a)| 其中,Walsh谱是用相应的Hadamard矩阵乘以
函数<
浏览 0
提问于2020-12-17
得票数 3
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1
回答
Opencpu数据缓存
、
我的
函数
将使用
线性
判别分析
(lda )的预测方法对输入的数据进行分类。 我希望我的第二个
函数
只运行预测
函数
。我可以使用一个创建并返回lda的opencpu
函数
。
浏览 0
提问于2017-04-28
得票数 2
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1
回答
R预测
函数
返回空值
、
、
、
因此,我试图用
线性
判别分析
来获得混淆矩阵,但我的预测
函数
在环境中一直保持“空”值。
浏览 3
提问于2022-11-21
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1
回答
浅谈什么是LDA分类
、
、
我发现很难理解
线性
判别分析
(LDA)的过程,我想知道是否有人能用英语一步一步地解释它。据我所知,LDA与主成分分析(PCA)密切相关。但我不知道它是怎么让所有的概率都精确到很精确的。
浏览 2
提问于2016-02-18
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