（数据科学学习手札17）线性判别分析的原理简介&Python与R实现

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（数据科学学习手札17）线性判别分析的原理简介&Python与R实现

之前数篇博客我们比较了几种具有代表性的聚类算法,但现实工作中,最多的问题是分类与定性预测,即通过基于已标注类型的数据的各显著特征值,通过大量样本训练出的模型,来对新出现的样本进行分类,这也是机器学习中最多的问题,而本文便要介绍分类算法中比较古老的线性判别分析: 线性判别最早提出合理的判别分析法者是R.A.Fisher(1936),Fisher提出将线性判别函数用于花卉分类上,将花卉的各种特征利用线性组合方法变成单变量值,即将高维数据利用线性判别函数进行线性变化投影到一条直线上,再利用单值比较方…

（数据科学学习手札18）二次判别分析的原理简介&Python与R实现

上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现,而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别,本文就对二次判别进行介绍: 二次判别属于距离判别法中的内容,以两总体距离判别法为例,对总体G1,,G2,当他们各自的协方差矩阵Σ1,Σ2不相等时,判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的,这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法,下面分别在R和Python中实现二次判别: R 在R中,常用的二次判别函数qda(formula,data)集成在MASS包中,其中form…

（数据科学学习手札23）决策树分类原理详解&Python与R实现

作为机器学习中可解释性非常好的一种算法,决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系. 一.初识决策树决策树是一种树形结构,一般的,一棵决策树包含一个根结点,若干个内部结点和若干个叶结点: 叶结点:树的一个方向的…

（数据科学学习手札08）系统聚类法的Python源码实现（与Python，R自带方法进行比较）

聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项,而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类,其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本,而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数,但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想,因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法,所以本篇前半段是笔者自己写的代码,如有不细致的地方,望指出. 一.仅使用numpy包进行系统聚类的实现: '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Fef…

（数据科学学习手札34）多层感知机原理详解&Python与R实现

一.简介机器学习分为很多个领域,其中的连接主义指的就是以神经元(neuron)为基本结构的各式各样的神经网络,规范的定义是:由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应.而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分,本篇就将介绍基本的神经元模型.感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用(注意,本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫,因此只使用了无GPU加速的相应模块,关于深度学习的知识.当下…

（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…