目录一、前言二、什么是LDA？三、LDA原理1.二分类问题2.多分类问题3.几点说明 四、算法实现一、前言 之前我们已经介绍过PCA算法，这是一种无监督的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据处理。然而，PCA总是能适用吗？ 考虑如下数据点：
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2023-10-16 22:18:02
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# LDA（线性判别分析）在机器学习中的应用
线性判别分析（LDA）是一种经典的机器学习方法，广泛用于模式识别和数据降维。它的主要目标是找到一个最佳的投影方向，使得在该方向上的数据分布能够最大限度地分开不同类别的数据。通过降低数据的维度，LDA不仅能提高分类的性能，还能帮助我们更好地理解数据的结构。
## LDA的基本原理
LDA的基本思想是利用类内散度矩阵和类间散度矩阵来构建最佳判别面。具
# 机器学习LDA入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对机器学习中的LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）感到陌生。不用担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你理解并实现LDA。
## LDA流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解LDA的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2
原创
2024-07-27 09:42:58
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第二章 模型评估与选择数据集的划分数据集的划分：训练集大约占样本的2/3~4/5bootstrap部分。给定一个包含m个样本的数据集D，采样产生数据集D'，每次有放回地从D中取一个样本放入D'，样本在m次采样中始终不被采到的概率是，取极限得到这样大约有36.8%的样本未出现在D'，D’作为训练集，D-D‘作为测试集，这样训练集也大约占了2/3bootstrap方法适用于数据集较小的情况，缺点是会改
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2023-09-22 16:14:55
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1 Linear Discriminant Analysis 相较于FLD（Fisher Linear Decriminant），LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2 二分类问题 原理小结：对于二分类LDA问题，简单点...
原创
2021-05-28 17:27:01
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LDA主题模型 前面做了这么多的铺垫，我们终于可以开始LDA主题模型了。 我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布。在LDA模型中，我们需要先假定一个主题数目，这样所有的分布就都基于个主题展开。那么具体LDA模型是怎么样的呢？具体如下图：我们的问题是这样的，我们有篇文档，对应第d个文档中有有个词。即输入为如下图： LDA假设文档主题的先验分布是Dirichlet分布，即
在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注的信息。LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型在过去十年里开启了一个主题模型领域。LDA 的论文作者是戴维·布雷（David Blei）、吴恩达和迈克尔·乔丹（Michael Jordan）。这三位都是今天机器学习界炙手可热的人物。论文最早发表在 2002 年的神经信息处理系统大会
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2024-07-26 12:01:49
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机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60 线性判别器LDA代
原创
2023-06-09 14:03:24
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# 实现收缩LDA机器学习的步骤
## 1. 概述
在实现收缩LDA（shrink LDA）机器学习过程中，需要经验丰富的开发者引导和指导，特别是对于刚入行的小白来说。本文将详细介绍实现收缩LDA的流程，包括每一步需要做什么以及相应的代码实现。
## 2. 收缩LDA的流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备训练数据集和测试数据集； |
|
原创
2024-05-02 03:31:27
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# 机器学习LDA降维的实现流程
机器学习中的LDA（Latent Dirichlet Allocation）降维是一种常见的无监督学习方法，用于将高维数据降低到低维空间以便更好地理解和可视化数据。在这篇文章中，我将向你介绍LDA降维的实现流程，并提供相应的代码。
## LDA降维的步骤
LDA降维的实现可以分为以下几个步骤：
1. 准备数据：首先，需要准备一个包含多个样本的数据集。每个样
原创
2023-08-02 10:45:53
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1.什么是LDA？LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距
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2023-05-18 15:32:20
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一、前述LDA是一种 非监督机器学习 技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中
原创
2022-12-30 16:46:21
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机器学习——特征工程之数据降维前言一、低维嵌入（MDS）二、主成分分析（PCA）1、基本概念向量的表示及基变换2、怎样找基方差矩阵和协方差3、优化目标三、核化线性降维、核主成分分析（KPCA）四、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA)五、局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）六、奇异值分解（SVD） 前言前面关于特征工程
机器学习常见的分类器算法有:逻辑回归LR 支持向量机SVM 决策树DT 随机深林RF 贝叶斯算法Bayes起初设计的目的多是针对二分类问题，而我们在实际应用中总会遇到多分类问题,应该如何实现.常见的几种方法：（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适
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2023-12-16 12:00:35
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额，这个数据集反正就是有几个特例，好气啊，欢迎指正错误！！
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2017-07-11 23:36:00
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LDA(线性判别算法)不同于PCA方差最大化理论，LDA算法的思想是将数据投影到低维空间之后，使得同一类数据尽可能的紧凑，不同类的数据尽可能分散。因此，LDA算法是一种有监督的机器学习算法。同时，LDA有如下两个假设:(1) 原始数据根据样本均值进行分类。(2) 不同类的数据拥有相同的协方差矩阵。当然，在实际情况中，不可能满足以上两个假设。但是当数据主要是由均值来区分的时候，LDA一般都可以取得很
机器学习中的线性判别(LDA)的原理以及实现案例
原创
2022-08-20 23:25:33
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# LDA与LLM的比较：非监督机器学习的探索
机器学习是当今数据科学领域的重要组成部分，而其中的非监督学习技术则在处理没有标签的复杂数据集时显得尤为重要。在本文中，我们将比较两种流行的非监督学习技术：潜在狄利克雷分配（LDA）和大语言模型（LLM）。我将通过代码示例和可视化来说明这两者的不同之处。
## 什么是LDA？
LDA是一种主题建模技术，主要用于发现文档集合中的主题。它假设每个文档
1. MCMC知乎 - 马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）微信 - 告别数学公式，图文解读什么是马尔可夫链蒙特卡罗法 知乎 - 先验分布、后验分布、似然估计这几
原创
2021-09-17 13:37:04
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1.大家经常会为在想，到底什么是机器学习？机器学习相关解释：（1）使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测（2）从任务T ，训练过程E，模型表现 P ，机器学习过程被解释为：【为实现任务T】，通过【训练关于T的经验E】，来实现提高【模型结果P】的过程（3）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（4）机器学习是
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2023-10-16 05:53:42
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