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机器学习中7种常用的线性降维技术总结

1、Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向...

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR很有用。在某...

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）

需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习...

【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用LDA线性判别模型进行分类预测（五）

[toc]1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的监督学习算法，它旨在通过学习输入特征和它们所属类别之间的线性关系来进行分类任务。线性判别模型通常可以被看作是一种分类器，可以用于二元分类和多元分类问题。线性判别模型...

经典机器学习系列(二)【线性判别分析LDA】

线性判别分析，英文名称Linear Discriminant Analysis(LDA)是一种经典的线性学习方法。本文针对二分类问题，从直观理解，对其数学建模，之后模型求解，再拓展到多分类问题。大体思想给定训练样例集，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...

学习笔记：机器学习经典算法-线性SVM（LinearSVM）

1、不适定问题在解决分类问题时，通常根据算法模型在样本的特征空间内生成的决策边界来为样本分类提供依据。但对于许多现实的样本集来说，在其特征空间内可能会存许多满足分类要求的决策边界，也就是决策边界不唯一。在逻辑回归中，求解样本特征空间的决策边界是通过定义一个概率函数$\sigma(t)$，根据概率...

机器学习算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别

1.机器学习算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.1 LDA算法简介和应用线性判别模型（LDA）在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中...

机器学习中的数学原理——线性可分问题

一、什么是线性可分问题线性可分就是说可以用一个线性函数把两类样本分开，比如二维空间中的直线、三维空间中的平面以及高维空间中的线性函数。二、案例分析我们之前学习了感知机模型，这是一个非常简单而且容易理解的模型，相应的它有很多缺点，最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。那到底什么是线性可分...

【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA（理论+图解+公式推导）

2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述本篇讲解一种新的分类算法，它就是LDA（线性判别分析），它是一个比较经典的一个二分类算法，不过现在不怎么流行了，但是整个算法的思...

【机器学习】支持向量机（SVM）——软间隔线性不可分（理论+图解+公式推导）

2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述上篇文章我们引出了SVM的硬间隔的概念，它是最大化我们每个样本到超平面的间隔，使每个样本的函数间隔大于等于1，即：y i ( w T x i + b...

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更新时间 2024-02-18 06:02:54

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