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
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2024-05-20 16:39:26
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# Python中使用高斯核LDA进行数据分类
## 1. 引言
线性判别分析（LDA）是一种经典的分类方法，旨在找到能够最大化类间距离同时最小化类内距离的投影方向。尽管LDA通常在特征空间较小的数据集上表现良好，但当数据具有非线性特征时，传统LDA的效果可能不佳。为了处理这一问题，可以采用高斯核（Gaussian Kernel）来扩展LDA的能力，使其能够在更复杂的数据分布中表现得更好。
集成逻辑分析仪 （Integrated Logic Analyzer ：ILA） 功能允许用户在 FPGA 设备上执行系统内调试后实现的设计。当设计中需要监视信号时，应使用此功能。用户还可以使用此功能在硬件事件和以系统速度捕获数据时触发。添加 ILA1.使用 IP 添加添加IP例化IP，并将所需要的信号放入 Probe 里面2.图形界面添加给待测试的信号加上约束，防止被优化在综合选项下点击set
1.核函数1.1核函数的由来-----------还记得为何要选用核函数么？-----------对于这个问题，在Jasper's Java Jacal博客《SVM入门（七）为何需要核函数》中做了很详细的阐述，另外博主对于SVM德入门学习也是做了很详细的阐述，有兴趣的可以去学习，写得相当好，特意转载了过来，留念一下。如果提供的样本线性不可分，结果很简单，线性分类器的求解程序会无限循环，
废话少说，直接上菜。这次的核函数教程，通俗易懂，不懂，包教包会。老规矩，先来符号约定。符号约定：表示样本矩阵。和表示内积乘法有哪些核函数？在机器学习中常用的，常用的，常用的（重要的事情说三遍）核函数，一般有这么几类，也就是LibSVM中自带的这几类。线性核函数，表达式是多项式核函数，表达式是径向基核函数，表达式是sigmoid核函数，表达式是干货来了假设有两类二维空间，也就是平面上不能线性区分的点
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2024-08-25 19:57:50
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1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
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2024-04-05 00:00:48
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
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2024-08-12 17:21:15
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前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
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2024-02-22 15:41:03
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文章目录特征工程什么是特征工程数据预处理缺失值的处理删除法填补法Pandas填充Sklearn填充数据归一化什么是归一化归一化原理为什么要用归一化什么算法需要进行归一化sklearn库归一化处理归一化存在的问题数据标准化什么是标准化标准化原理为什么要用标准化sklearn库标准化处理标准化和归一化对比特征抽取字典特征数据提取文本特征数据提取TF-IDF 做比赛或者做项目的时候，绞尽脑汁考虑到了
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2024-06-19 09:01:52
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以前LDA是用来分类的，PCA是用来降维的。PCA的降维是为了减少后续计算量，本身对于区分不同的类的能力并没有提升。PCA是无监督的，而LDA是能把不同的类往一个最佳的方向去投影，从而使两类之间的距离最大，达到易于区分的目的，LDA是有监督。下面这篇博文很好的讲述了LDA的算法的原理，很值得一读。
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2024-06-07 14:05:21
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（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：  
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2024-05-04 19:03:09
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1.LDA主题模型困惑度 这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。 perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较 wiki上列举了三种perplex
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2023-12-28 11:11:10
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对于SEOr每天面对的挑战来自于搜索引擎的排序算法，因为这个算法是对搜索词汇在结果页中排名到底的重要依据，并且搜索引擎通过构建一个可学习的模型来识别页面上的文本内容。LDA算法- 主题建模&分析 LDA算法公式： 为了便于理解这里有个简化的形式： 我们来尝试解释一下，主题词的机会= 该主题所在文档的出现频次X 改主题词使用的频次 ；&n
Latent Dirichlet Allocation
David.M.Blei
Andrew.Y.Ng
Michael.I.Jordan
JMLR2003
（可google到）
有两种方法设计分类器：
1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；
2. generative model，就是
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2024-05-22 20:45:50
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说明 ：本文为个人随笔记录，目的在于简单了解LDA的原理，为后面详细分析打下基础。 一、LDA的原理LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA的原理：将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类
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2023-06-12 17:46:24
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文章目录1.LDA原理1.1 概念1.2 公式推导2.LDA实现参考资料 1.LDA原理1.1 概念LDA全称为Linear Discriminant Analysis，中文为线性判别分析。与PCA的作用相同，LDA的作用是降维，但是区别是PCA是无监督降维，而LDA是有监督的降维，LDA可以利用训练数据的类别标签。PCA只需要将数据映射到方差最大的空间，LDA需要将类别相同的数据尽可能靠近，类
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2024-05-06 20:00:41
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1、铺垫 最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，不知是因为这篇文档的前序铺垫太长，还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中，L
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2024-06-16 10:22:34
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学习《python machine learning》chapter5——Compressing data via dimensionality reduction主要内容如下：（1）主要成分分析 Principal Component Analysis (PCA) ——非监督学习（2）线性判别分析 Linear Discriminant Analysis (LDA) ——监督学习（3）核主成分分
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2024-04-22 10:22:55
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宏观理解LDA有两种含义线性判别器(Linear Discriminant Analysis)隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，简称LDA)本文讲解的是后者，它常常用于浅层语义分析，在文本语义分析中是一个很有用的模型。LDA模型是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后，便可以根据
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2023-11-15 06:29:57
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