一、定性数据描述的数值方法1.某超市为研究不同类型饮料的市场销售情况，随机地调取了50名顾客购买饮料的数据，其性别以及购买饮料的类型如表所示。试计算购买人群（男、女）以及不同种类饮料的频数。 顾客性别及购买的饮料类型
首先将数据存放在drink.data中，然后用scan()函数将数据读出，再使用table()计算出频数.Lst<-scan("drink.data",what=lis
转载
2023-09-19 12:22:28
298阅读
判别与聚类的比较：聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。判别分析是已知分类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；聚类分析则是有了一批样本，不知道它们的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多，这是无指导的学习。 所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程
转载
2023-11-09 11:04:00
104阅读
理论，告诉一个名字，来猜猜是男是女，多多少少有点算命的味道。此命题是一种有监督的学习方法，从标注好的训练数据学习到一个预测模型，然后对未标注的数据进行预测。1、首先，有监督的学习方法，就需要这样一批标注数据：大量的人名，以及其性别。训练数据集参考 SofaSofa-数据科学社区 及其它网页爬取的数据： 2、对下载的数据进行清洗及特征提取，其流程如下：根据姓氏辞典把姓氏去掉，留下不带姓氏
转载
2023-07-11 16:40:12
103阅读
者[印度] 拉格哈夫·巴利（Raghav Bali）迪潘简·撒卡尔（Dipanjan Sarkar） 目 录译者序前言关于作者关于审稿人第1章 开始使用R语言和机器学习 1.1 探究R的基本内容 1.2 R的数据结构 1.3 使用函数 1.4 控制代码流 1.5 高级结构 1.6 进一步使用R 1.7 机器学习基础 1.8 总结 第2章 让我们进行机器学习 2.1 理解机器学习 2
目录思考题4）原题目：贝叶斯判别的基本思想是什么？练习题第3题:以舒张期血压和讯将胆固醇含量预测被检查者是否患冠心病，测得15名冠心病人和16名健康人的舒张压。X1及血浆胆固醇含量X2，结果如表6-4。练习题第4题:对于A股市场2009年陷入财务困境的上市公司（ST公司），我们收集了8间ST公司陷入财务困境前的一年（2008年）的财务数据，同时对于财务良好的公司（非ST公司），收集了同一时期8家非
转载
2023-07-07 14:35:33
1260阅读
#判别分析 用以判别个体所属群体的一种统计方法 判别分析重点是两类群体的判别方法
#主要判别分析方法 有距离判别 贝叶斯判别 费歇判别法
1、关键点：
#贝叶斯判别 贝叶斯判别式假定对研究对象已有一定的认识 这种认识常用先验概率来描述
#当取得样本后 就可以用样本来修正已经有的先验概率分布 得出后验概率分布
#然后通过后验概率分布 进行各种统计推断
#实际上就是使平均误判损失（误判概率与误判损
转载
2023-12-26 14:43:09
294阅读
最近做了点机器学习的东西，老师让用比较贝叶斯分离器，那就从最简单也是比较经典的朴素贝叶斯开始吧。在R语言中是e1071包中的一个函数naiveBayes实现了朴素贝叶斯 这个函数有几个参数 慢慢解释首先这个包的描述是：利用Bayes定理，计算出一个分类类变量的条件后验概率。这里是朴素贝叶斯所以也就假定每条数据的特征值的属性是独立无关的，不过有些论文也指出弱相关的时候也可以很好的分类不影响naive
转载
2023-08-25 16:40:14
207阅读
最大似然判别法 Bayes公式判别法
转载
2016-08-27 17:41:00
204阅读
2评论
文章目录零、本节目标一、线性回归的基本思想例题二、线性判别函数基本概念表达式决策规则三、Fisher线性判别分析方法（没怎么说）简述Fisher准则函数Fisher线性判别四、感知器基本原理（没怎么说）梯度下降算法（老师没强调）算法原理五、最优分类超平面（重点强调了模型，考了）六、线性支持向量机（没怎么说）补充：线性分类器的三种最优准则（没怎么说） 零、本节目标一、线性回归的基本思想用训练样本集
转载
2024-07-09 20:41:31
96阅读
判别分析（distinguish analysis）是根据所研究的个体的观测指标来推断该个体所属 类型的一种统计方法，在自然科学和社会科学的研究中经常会碰到这种统计问题。例如在地质找矿中我们要根据某异常点的地质结构、化探和物探的各项指标来判断该异常点 属于哪一种矿化类型；医生要根据某人的各项化验指标的结果来判断该人属于什么病 症；调查了某地区的土地生产率、劳动生产率、人均收入、费用水平、农村工业比
用bayes公式进行机器学习的经典案例从本科时候（大约9年前）刚接触Bayes公式，只知道P(A|B)×P(B) = P(AB) = P(B|A)×P(A)到硕士期间，机器学习课上对P(B|A)P(A)冠以“先验概率”，而不知“先验”二字到底从何而来。再到工作了几年之后重回校园，重新拾起对求知的热情，重新用向小白讲述Bayes公式的态度，讲述自己对它最朴素的理解。尽量让像我一样刚入门的小白同学们，
转载
2024-04-06 08:38:55
59阅读
一、判别分析通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。根据判别的模型分为线性判别和非线性判别，线性判别中根据判别准则又分为Fisher判别，Bayes判别和距离判别。本文介绍最基础的Fisher判别，又称线性判别，R中可用MASS包内的lda()函数进行。 注：线性判别的基础假设是数据服从正态分布1
转载
2023-06-20 15:41:37
2527阅读
R语言贝叶斯判别法是一种强大的统计方法，广泛用于数据分类与预测。它基于贝叶斯定理，通过对先验概率和似然函数的结合，进行分类的决策。本文将详细记录如何在R语言中实施贝叶斯判别法，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化的各个方面。
## 环境准备
在开展R语言贝叶斯判别法之前，需要准备相应的环境。确保安装必要的R言语言版本和相关包。
版本兼容性矩阵如下：
| 组件
R语言Fisher判别法优缺点分析
Fisher判别法是一种经典的统计方法，广泛用于模式识别和机器学习领域，尤其是在分类问题中。它通过寻找最佳投影方向，将数据投影到低维空间，使得各类样本间的距离最大化，而同类样本间的距离最小化。然而，在实际应用中，Fisher判别法也存在一些局限性，比如对于高维数据的处理能力，以及对特征分布的假设要求。
适用场景分析
---------------
Fishe
# 马氏距离判别法在R语言中的应用
马氏距离是一种用于描述多维空间中两个点之间距离的度量方法，尤其适合用于多变量统计分析，常见于分类和判别分析。与欧几里得距离不同，马氏距离考虑了变量之间的相关性，因此在数据集中，变量的单位和尺度不同的情况下，马氏距离表现出更好的性能。
## 马氏距离的定义
马氏距离（Mahalanobis Distance）可以通过以下公式计算：
$$ D_{M}(x,
Prolog（Programming in Logic的缩写）是一种逻辑编程语言。它建立在逻辑学的理论基础之上， 最初被运用于自然语言等研究领域。现在它已广泛的应用在人工智能的研究中，它可以用来建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。同时它对一些通常的应用程序的编写也很有帮助。使用它能够比其他的语言更快速地开发程序，因为它的编程方法更象是使用逻辑
这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。 在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处理领域， LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet
转载
2024-05-08 22:19:57
18阅读
文章目录什么是线性判别分析线性判别分析的作用基本思想如何将点投影到直线上二分类线性判别分析如何刻画类别的中心点之间的距离如何刻画投影后相同类别的散乱程度如何用式1.9与式1.6刻画LDA的两个关键点 什么是线性判别分析引自周志华老师的《机器学习》线性判别分析是一种经典的线性学习方法，给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能的近，异类样例的投影点尽可能原，在对新样本进
# R语言中的Bayes函数：简介与应用
贝叶斯统计是统计学中的一个重要分支，它依据贝叶斯定理，通过后验概率进行推断。在R语言中，我们可以利用多个包来实现贝叶斯推断，其中最常用的函数是`bayes`。本文将介绍R语言中的Bayes函数，并通过示例演示其具体应用，最后提供状态图和序列图以便更好地理解贝叶斯模型的工作流程与过程。
## 1. 贝叶斯定理简介
贝叶斯定理可以用数学公式表示为：
$$
原创
2024-09-21 06:54:27
179阅读
判别分析是用一种统计的方法根据已有的数据集去分析新的数据属于那一类的方法适用于数据集较小的情况，因为数据量够大的话神经网络的准确率会比传统的判别分析高得多 距离判别法: 欧氏距离 简单的计算数据集中每一类的样本均值 对于新数据，计算新数据与各类样本均值的欧氏距离 取离此新数据距离最近的类别为此数据的类别 马氏距离 马氏距离的优点是考虑了
转载
2023-11-28 07:40:15
100阅读
