机器学习20_线性判别分析（LDA）详解（2021.07.07）一. 究极总结：投影后类内方差最小，类间方差最大。二. 知识理解LDA的思想非常朴素，给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，在根据投影点的位置来确定新样本的类别。如下图所示：在将所有的点通过降维的思想投影到直线上之后，实
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2024-04-28 15:27:20
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主题模型顾名思义，主题模型用来探寻文本背后所隐藏的主题，也可以理解为一种段落语义的挖掘。相比于TF-IDF只能从个体词汇层面给予我们文本内容的提示，主题模型能够从更宏观的角度帮助我们快速捕捉文本的核心语义。LDA建模思路LDA是一种比较流行的主题模型，由吴恩达等人在2003年首次提出。它可以将文档集中每篇文章的主题以概率分布的形式给出，比如，我们可以从结果找选出概率最大的5个主题作为该文档的主题描
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2024-03-14 18:19:47
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线性判别分析介绍一、模型二、推导投影减小类内方差增大类间距离损失函数 一、模型线性判别分析LDA是二分类的线性分类模型。LDA：Linear Discrimant AnalysisLDA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”，如下图所
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2024-05-16 02:22:47
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一、阅前了解1、LDA：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识
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2024-07-08 12:25:46
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上回我门解读了第三章的简化操作,其实只要了解SpringJDBC操作 再了解Spring LDAP是一件非常容易得事,因为ldap使用的是最初的原理. 我们先简单说下第四章是干什么万应的就OK了 不去细说它了 因为我觉的没必要 . 第四章中所讲的就是先定义一个"查询执行者"的东西 里面有存放了dn(唯一的路径
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2024-07-17 10:47:26
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LDA是给文本建模的一种方法，属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成的文章。通过对文本的建模，可以对文本进行主题分类，判断相似度等。LDA通过将文本映射到主题空间，即认为一篇文章有若干主题随机组成，从而获得文本间的关系。LDA模型有一个前提：bag of word。意思是认为文档就是一个词的集合，忽略任何语法或者出现顺序关系。生成一篇文档按照
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2024-08-02 16:43:34
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1. 采用 PCA 对男女生样本数据中的（身高、体重、鞋码、50m 成绩、肺活量） 共 5 个特征进行特征降维，并实现 LDA 算法对处理后的特征进行分类，计算 模型预测性能（包含 SE、SP、ACC 和 AUC），试分析 LDA 算法如果作为降维 技术对于各性能指标的影响。本文的运行环境是windows+Pycharm+python3.8。数据部分如下其中，男1女0，喜欢1不喜欢0，
LDA是比PLSA更“高级”的一种topic model。“高级”在哪里呢？－－它是一个Bayes Hierarchy Model。所谓Bayes Hierarchy Model说白了就是把模型的参数看作随机变量，这样可以引入控制参数的参数。说起来，比价绕。Topic model的一个通式为P(w|d) = sigma{ p(w|z)*p(z|d) }其中云里雾里的topic，说白了就是一个一元语
前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力，可以定义一个菲波那切数列，第 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 天再阅读一次，直到这个知识点收敛。如果读者发现文章中的错误或者有改进之处，欢迎
机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1 LDA算法学习与回顾2.1.1 LDA原理2.1.2 LDA的算法模型二分类模型多分类模型2.1.3 LDA的优化问题2.2 LDA的算法流程2.3 LDA算法等价模型2.3.1 除法及其调换位置2.3.2 减法模型及其调换位置2.3.3 除法正则模型2.3.4 减法正则模型三、实验步骤与过程3.1 比较
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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本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法的表达能力，我们可以将数据投影到非线性的方向上去。为了达到这个目的，我们可以先将数据
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2024-06-07 14:25:27
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LDA实验报告实验概述LDA，线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），是模式识别的经典算法。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，投影后类内方差最小，类间方差最大。实验与思考关于LDA降维效果的思考左图是单纯最大化类间距离可是并不能把红蓝两类很好的区分开来，注意这时候w和(m1−m2)是平行的。右图则是使用
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2024-04-17 10:31:30
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LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。 在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语
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2024-08-18 15:52:47
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通过研究了http://blog.sina.com.cn/s/blog_8eee7fb60101czhx.html的文章，对LDA的的整体流程有了一些了解，文章如下：《LDA整体流程》先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出
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2024-08-28 15:50:58
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在之前一篇博文《基于AADL的嵌入式软件的开发方法》中，大体提到了AADL的应用背景，并在《体系结构分析与设计语言AADL基础》中对AADL基本知识进行了整理，本文在此基础上，为了增强建模工具和验证工具Cheddar之间的互操作性，引入了AADL的四种经典通信设计模式：同步数据流模式、互斥模式、黑板模式和排队缓冲模式。一、同步数据流(Synchronous data-flows)模式1.描述在
主成分分析（收藏的能不能顺手点个赞啊，嘿嘿）主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法，但是一直没有系统地整理过，借这个机会总结一下，以备不时之需。该方法的基本思想是运用较少的变量去解释原始数据中的大部分变异，通过对原始数据相关矩阵内部结构关系的分析和计算，产生一系列互不相关的新变量。根
最近有多部国产剧正在热映中，悬疑、职场、甜宠古装等等类型让人挑花了眼，微博热搜榜也被这些热播剧轮番占据。但随着收视渠道和宣发手段的多样化，很多时候判断一部剧的质量和口碑，也不能单纯只看热度、收视数据，网友们的评价也很重要，今天我们就用可视化图表的方式，分析一下近期热播的8部热门国产剧，看看那部剧真正获得了热度口碑双丰收。本期分析剧集有：《人世间》《相逢时节》《心居》《与君初相识》《余生请多指教》《
0、预备知识归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。函数原型：<span style="font-size:18px;">void normalize(InputArray src,OutputArray dst, double alpha=1,doublebeta=0, int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1,
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2024-06-18 14:42:30
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