逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。 如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。
线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。 它包含你的数据经由每个类计算之后的统计属性。
对于单个输入变量，这包括：
每个类别的平均值。
对所有类别计算的方差。
通过计算每个类的判别值，并对具有最大值的类进行预测，从而做出完整的预测。这项技术假设数据具有高斯分布（钟形曲线），因此最好事先从数据中删除异常值。
它是适用于分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。
逻辑回归是一种传统的分类算法，仅限于两类分类问题。 如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。
线性判别分析法简称LDA，表示起来非常简单。 它包含你的数据经由每个类计算之后的统计属性。
对于单个输入变量，这包括：
每个类别的平均值。
对所有类别计算的方差。
通过计算每个类的判别值，并对具有最大值的类进行预测，从而做出完整的预测。这项技术假设数据具有高斯分布（钟形曲线），因此最好事先从数据中删除异常值。
它是适用于分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。
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链接：多元线性回归 NG机器学习公开课笔记：机器学习笔记
机器学习算法的优缺点 机器学习算法的优缺点 线性回归 Linear Regression 逻辑回归 Logisti...
本文标题：机器学习笔记 第7课：线性判别分析算法
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/oatpxqtx.html
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