线性- LDA(Linear Discriminant Analysis)降维算法LDA 是一种可作为特征抽取的技术，其目标是向最大化类间差异，最小化类内差异的方向投影，以利于分类等任务即将不同类的样本有效的分开。LDA 可以提高数据分析过程中的计算效率，对于未能正则化的模型，可以降低维度灾难带来的过拟合。
LDA 降维算法展示
详细内容可参见《数据降维—线性判别分析(LDA)》：代码参
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2023-07-07 22:29:52
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来源于CVPR2022的GroupNet，CAVE-based算是一个全新的东西，值得深入研究一下。其中变分推导的理解在下方。 *b站上有一个up主关于这个问题讲得很清晰（视频地址），本文是该视频的文字总结。Problem Definition 给定observation variable （比如RGB图片）和latent variable （比如是RGB图片经过encoder得到的latent
如今来推导一下得到变分參数更新式的过程。这一部分是在论文的附录中，为避免陷入过多细节而影响总体理解。能够在刚開始学习LDA的时候先不关注求解细节。首先要把L写成关于γ,ϕ函数。依据之前我们对L的定义：L(γ,ϕ;α,β)=Eq[logp(θ,z,w|α,β)]−Eq[logq(θ,z...
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2015-12-28 14:03:00
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详解 LDA 详解 LDA基本概念什么是LDALDA 核心思想LDA 简单二分类实例实现步骤（python）第一步 标准化处理第二步 计算每一类别特征的均值向量第三步 计算类间散布矩阵S(B)和类内散布矩阵S(W)第四步 计算矩阵S(W)^(-1)S(B)的特征值和对应的特征向量第五步 选取前k个特征和对应的特征向量，构造一个d×k维的转换矩阵W，其中特征向量以列的形式排列第六步 将训练样本通过
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2023-10-27 04:34:29
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# LDA的变分EM算法与Python实现
## 引言
潜在狄利克雷分配（LDA, Latent Dirichlet Allocation）是一种流行的主题模型，用于从大型文档集中检测潜在主题。LDA的一个关键挑战是计算后验分布，这通常是不可行的，因此我们需要使用变分推断方法。变分期望最大化（Variational EM）算法为我们提供了一种有效的近似方法以推断主题分布。
本文将介绍LDA的
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，
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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目录1 LDA概念2 二分类求解w3 多类LDA原理4 LDA算法流程5 LDA算法小结6 PCA和LDA的区别1 LDA概念 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也
文章目录0 笔记说明1 背景介绍1.1 频率派1.2 贝叶斯派2 公式推导3 符号修正4 SGVI0 笔记说明。注意：本笔记主要是为了方便自己日后复习学习，而且确实是本人亲手一个字一个公式手打，如果遇到复杂公式，由于未学习LaTeX，我会上传手写图片代替（手机相机可能会拍的不太清楚，但是我会尽可能使内容完整可见），因此我将博客标记为【原创】，
原创
2023-02-06 13:14:18
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什么是变分法？变分是微分的推广，微分针对的是，一个函数因变量对自变量求导，自变量是一个数值变量；变分针对的是函数的自变量是一个函数。有人说：那不就是微分方程吗？普通微分方程是一个函数和它的导数（或者高阶导数）组成的方程，解方程就是求这个函数；变分法解决的是一个函数及其导数组成另一个复杂函数，然后对这个新函数的定积分求极值，解方程是要求定积分能取到的时候的原函数。欧拉-拉格朗日方程变分法的核心是Eu
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2023-07-04 15:58:57
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变分对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F(f(x)) 。对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值，而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x)，我们通过改变x来改变y(x),最后使得F(y(x))求得极值。变分:指的是泛函的变分。打个比
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2023-12-11 09:51:02
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LDA 线性判别分析公式推导
学习 LDA 其实我也没觉得它有什么很重要的应用，甚至我还听到了一种说法，觉得 LDA 是一个比较鸡肋的算法（这一点恐怕要打一个大大的问号），但是在学习 LDA 的过程中，可以巩固我们对常见数学工具的应用，因为其中用到的拉格朗日乘子法，定义的协方差矩阵、投影到向量的思想是常见而且基础的。
LDA 的思想
与 PCA 不同，LDA 需要利用类标信息进行降维，是一种监督学...
原创
2021-08-28 09:53:01
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变分 概率推断的核心任务就是计算某分布下的的某个函数的期望，或者计算边缘概率分布，条件概率分布等等。EM算法就是计算对数似然函数在隐变量后验分布下的期望。这些任务往往需要积分或求和操作。但在很多情况下，计算这些东西往往不那么容易。首先，积分中涉及的分布可能有很复杂的形式，这样就无法直接得到解析解。其
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2018-10-26 21:02:00
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LDA-作为线性判别 分类器 的推导, 其实就是一个贝叶斯公式的过程, 涉及先验概率, 抽样分布, 多元正态分布, 协方差矩阵等, 还有, "优化的思想"
原创
2022-08-22 12:22:32
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用数学定义 "高内聚, 低耦合", 很有难度其实, 然后 转为 最优化问题, 最后用到特征分解来求解.
原创
2022-08-22 12:22:23
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之前参加课题组相关信号处理的课题的学习笔记。 变分模态分解(variational mode decomposition)VMD是2014年提出的一种非递归信号处理方法，通过将时间序列数据分解为一系列具有有限带宽的本征模态函数(IMF)，迭代搜寻变分
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2024-06-21 16:11:16
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文章目录EM算法EM算法推导 方法1EM算法推导 方法2变分推断变分推断推导本文参考资料 EM算法对于概率图模型中包含有隐变量的情况，可以使用EM算法进行参数估计。隐变量是指不可观测的变量，但其参与到了样本的生成过程。例如在混合高斯模型中，样本的生成过程为首先确定其所属的类别，之后根据其类别选择相应的高斯分布，生成样本。在该生成过程中，样本所属的类别即为一个隐变量。本文综合了一些相关资料，主要聚
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2023-11-10 22:20:17
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问题描述 变分推断是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂（intractable）积分的技术，它广泛应用于各种复杂模型的推断。本文是学习PRML第10章的一篇笔记，错误或不足的地方敬请指出。X={x{1},…,x{m}}和隐藏变量Z={z{1},…,z{m}}, 整个模型p(X,Z)是个关于变量X,Z的联合分布，我们的目标是得到后验分布P(Z|X)的一个近似分布。 在之前介绍过Gibb
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2024-08-02 15:21:42
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接着主要讲几个变分推断的例子，试图阐述清楚变分推断到底是如何应用的。首先是二元高斯分布的近似。我们假设二元高斯分布是可分解的，也就是两变量之间独立。二元高斯分布其中可分解形式为：我们想用q(z)去近似p(z)，用前面推导出来的(10.9)： 因为是求z1的分布，所以按(10.9)，我们在z2上求期望
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2018-10-26 21:03:00
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