我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它
原创
2024-05-18 20:32:11
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一、线性分类判别对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。概率密度：p是数据的维度。分类判别函数：可以看出结果是关于x的一次函数：wx+w0，线性分类判别的说法由此得来。参数计算：二、二次分类判别对于二分类问题，QDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差不同。数据方差相同的时候，一次判别就可以，如左图所示;但如果方差差别较大，就是一个二次问题了，像右图那样。从sklearn给的例子中，也容易观察到：...
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2021-05-19 22:50:59
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一、线性分类判别对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。概率密度：p是数据的维度。分类判别函数：可以看出结果是关于x的一次函数：wx+w0，线性分类判别的说法由此得来。参数计算：二、二次分类判别对于二分类问题，QDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差不同。数据方差相同的时候，一次判别就可以，如左图所示;但如果方差差别较大，就是一个二次问题了，像右图那样。从sklearn给的例子中，也容易观察到：...
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2021-05-12 14:03:24
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我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。 给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验然后我们将把x分类数学推导对于每个输入变量，我们定义k个二元指标变量。此外
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2023-12-26 15:18:14
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前面提到，当概率密度函数满足高斯分布或正态分布的情况，贝叶斯决策的分类面就是一个二次函数，这篇博客来学习有关二次判别。
首先给出二次判别函数的一般形式：
（
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2023-11-11 20:17:14
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二次判别是一个在 Python 编程和数据分析中常见的问题，特别是在需要对数据进行分类和再分类的场景。这个问题的复杂性主要来源于数据的多样性和不确定性，而解决这一问题的高效性又直接影响到业务的决策和执行效率。针对此问题，我们将详细探讨解决过程，从背景定位到生态扩展一步一步进行深入解读。
### 业务影响和时间轴
在某个电商平台，二次判别被用作识别潜在客户特征，优化用户体验。随着时间的推移，该平
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描...
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2021-05-12 14:14:10
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判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。线性判别分析LDA是一种分类和降
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精选
2024-05-21 14:47:05
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判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描...
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2021-05-12 14:23:02
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阅读本文需要的背景知识点：线性判别分析、一丢丢编程知识一、引言 前面两节介绍了线性判别分析在不同角度下的实现方式，一种是根据费舍尔“类内小、类间大”的角度，另一种则是从概率分布的角度。本节来介绍另一种判别分析——二次判别分析算法1（Quadratic Discriminant Analysis Algorithm / QDA）二、模型介绍 同线性判别分析一样，从概率分布的角度来得到二次判别分析
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2023-12-19 23:01:03
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全师：Donglei Niu 判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异。 什么是判别分析 判
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2023-07-02 07:41:58
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性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA，
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2022-11-27 21:53:12
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# 二次判别函数的Python实现
## 什么是二次判别函数？
二次判别函数（Quadratic Discriminant Function, QDF）是一种用于分类的统计方法，属于判别分析的一种。它不仅可以处理线性可分的情况，还能处理非线性可分的情况。通过选择特征，QDF將样本点分为不同的类别，通常用于模式识别与机器学习等领域。
与线性判别函数（LDF）相比，二次判别函数具有更高的灵活性和
>>> from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis>>> import numpy as np>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -2, 2, 2])>>>
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2022-11-02 09:45:29
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一、python中的if判断语句
1、if条件判断单分支语句
举例：①
name = input(‘请输出您的用户名：’)
if name == ‘admin’:
print(‘超级用户上线’)
else:
print(‘普通用户上线’)=========================================================
2、if条件判断多分支语句
举例
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2023-08-14 22:39:48
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1.2.线性和二次辨别分析线性辨别分析（discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis）和二次辨别分析（discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis）是...
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2022-09-11 00:04:32
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文章目录一、概述（一）二次规划标准形式（二）输入参数（三）输出参数二、MATLAB基础语法三、MATLAB典型求解样例（一）具有线性不等式约束的二次规划（二）具有线性等式约束的二次规划（三）具有线性约束和边界的二次规划 一、概述二次规划是指约束为线性的二次优化问题。在Matlab中，quadprog是具有线性约束的二次目标函数求解器。（一）二次规划标准形式其实H是Hessian 阵，是n乘n的对
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2023-10-25 18:10:22
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## Python 二次约束二次规划的实现指南
二次约束二次规划是一种优化问题，目标是最小化二次目标函数，同时满足线性约束。本文将指导刚入行的小白实现这个问题，介绍步骤及相关代码。
### 整体流程
首先，我们定义解决问题的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义目标函数 |
| 3 | 设置约束条件
子查询按照结果返回情况分为：单行子查询，多行子查询 单行子查询操作符： 多行子查询： ** exists,not exists关键字 如果在子查询不存在满足条件的行： 返回false,继续在子查询中查找如果在子查询中存在满足条件的行： 不在子查询中继续寻找，返回truenot exists关键字表示如果不存在某种条件，返回true,否则返回falsepractise: 1.查询和Zlotkey相同
1.原理在map阶段的最后，会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区，每个分区映射到一个reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到，这本身就是一个二次排序。如果没有通过job.setSortComparatorClass设置key比较函数类，则使用key的实现的compareTo方法。
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2024-05-26 17:30:51
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