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05月23日

【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_one_feeling的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 408次
【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_one_feeling的博客

《Two-DimensionalPCA:ANewApproachtoAppearance-BasedFaceRepresentationandRecognition》本人机器学习的论文阅读部分学习了2D-PCA的原始文献《Two-DimensionalPCA:ANewApproachtoAppearance-BasedFaceRepresentationandRecognition》以下是自己通过阅读整理出的PCA和2D-PCA的相关知识,供参考嘻嘻~一、

03月10日

详解线性判别分析(LDA)_yellowetao的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 612次
详解线性判别分析(LDA)_yellowetao的博客:顾名思义,也就是刻画同类样本点之间“接近”程度的矩阵,下标wwithin

目录LDA基本思想:投影的定义同类投影点的接近异类样本点的远离找到一条直线(转为最优化)类内散度矩阵与类间散度矩阵目标函数对​欧米伽大小的无关性拉格朗日乘子法LDA做法总结本文着重于思想的理解与公式的推导~LinearDiscriminantAnalysis(LDA)是一种经典的线性学习方法,亦称“Fisher判别分析法”注意:本文中的         LDA基本思想:    找到一条直线(低维空间),使得将平面&

10月14日

LDA算法——线性判别_弦已断,曲终散的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《资源分享》 | 评论 : 0 | 浏览 : 589次
LDA算法——线性判别_弦已断,曲终散的博客

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:     由PCA的原理我们可知,这些数据点在经PCA处理后会被映射到x轴上,如下所示:    可以发现,投影后,红色数据点和蓝色数据点并不能很好地区分开。思考

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