AI-0010-特征降维方法：线性判别分析LDA
线性判别分析LDA是一种比主成分分析PCA更好的特征提取技术，PCA在图像识别方面分类效果更好，而线性判别分析LDA适用于样本数据分散、有相同的协方差矩阵，训练样本统计上相互独立的场景。
以上内容来自专辑
- AI-0001-第四次工业革命和人工智能时代的到来28402:16
- AI-0002-人工智能应用遍地开花，助力产业转型升级18002:38
- AI-0003-机器为什么能产生智能？揭开背后的神秘面纱15105:17
- AI-0004-机器学习在人工智能的定位及其三种学习方式16604:48
- AI-0005-机器是怎样学习的？总说机器学习五步法17605:20
- AI-0006-搞懂机器学习，从经典案例鸢尾花分类开始14003:58
- AI-0007-数据预处理：归一化、标准化等基本方法16403:04
- AI-0008-特征选择：正则化L1和L2以及相关算法实现16703:19
- AI-0009-特征降维方法：主成分分析PCA18703:02
- AI-0010-特征降维方法：线性判别分析LDA20802:08
主播信息
用户评论
还没有评论，快来发表第一个评论！
© 2014-2024 喜马拉雅 版权所有