discriminant-analysis पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक डेटा सेट है जिसमें 15K लेबल वाले नमूने हैं (10 समूहों में से)। मैं 2 आयामों में आयामी कमी को लागू करना चाहता हूं, जो कि लेबल के ज्ञान को ध्यान में रखेगा। जब मैं पीसीए जैसी "मानक" अनुपयोगी आयामी कमी तकनीकों का उपयोग करता हूं, तो …

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

मैं अक्सर पीसीए (सैकड़ों सैकड़ों चर और दर्जनों या सैकड़ों नमूनों के साथ ओमिक्स डेटा) का उपयोग करके अपने बहुभिन्नरूपी डेटा का निदान करता था। डेटा अक्सर कई समूहों को परिभाषित करने वाले कई स्पष्ट स्वतंत्र चर के साथ प्रयोगों से आते हैं, और मुझे अक्सर कुछ घटकों से गुजरना …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

जाहिरा तौर पर, फिशर विश्लेषण का उद्देश्य एक साथ वर्ग-पृथक्करण को अधिकतम करना है, जबकि भीतर-वर्ग के फैलाव को कम करना है। एक चर की भेदभाव शक्ति का एक उपयोगी उपाय इसलिए विकर्ण मात्रा द्वारा दिया जाता है: ।Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html मैं समझता हूँ कि आकार ( p x p(बीच की) …

13 algorithms  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  sums-of-squares 

गॉसियन विवेकाधीन विश्लेषण मॉडल सीखते हैं और फिर पी ( y | x ) = P ( x ) का मूल्यांकन करने के लिए बेयस नियम लागू करते हैं। पी( x | y)P(x|y)P(x|y)इसलिए, वे जेनेरेटिव मॉडल हैं। फिर इसे विवेकशील विश्लेषण क्यों कहा जाता है? यदि ऐसा है क्योंकि हम …

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

मैं पैटर्न मान्यता और मशीन सीखने का अध्ययन कर रहा हूं, और मैं निम्नलिखित प्रश्न में भाग गया। समान श्रेणी के समान प्रायिकता साथ दो-स्तरीय वर्गीकरण समस्या पर विचार करेंP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} और द्वारा दिए गए प्रत्येक वर्गों में उदाहरणों का वितरण p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

रैखिक भेदभाव विश्लेषण और बेयस नियम के बीच क्या संबंध है? मैं समझता हूं कि एलडीए का उपयोग वर्गीकरण में समूह विचरण के बीच और समूह विचरण के अनुपात को कम करने की कोशिश में किया जाता है, लेकिन मुझे नहीं पता कि इसमें बेय्स नियम का उपयोग कैसे करते …

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

रेखीय विभेदक शिक्षार्थियों में वर्ग पृथक्करण का एक अच्छा उपाय का एक उदाहरण फिशर का रेखीय विभेदक अनुपात है। क्या यह निर्धारित करने के लिए अन्य उपयोगी मैट्रिक्स हैं कि क्या फीचर सेट लक्ष्य चर के बीच अच्छे वर्ग अलगाव प्रदान करते हैं? विशेष रूप से, मैं लक्ष्य वर्ग पृथक्करण …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

प्रमुख घटक विश्लेषण के माध्यम से प्राप्त मूल्यों के एक द्विप्लव का उपयोग करके, व्याख्यात्मक चर का पता लगाना संभव है जो प्रत्येक सिद्धांत घटक को बनाते हैं। क्या यह रैखिक विवेचक विश्लेषण के साथ भी संभव है? उपलब्ध कराए गए उदाहरण द डेटा "एडगर एंडरसन का आइरिस डेटा" ( …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

मैं इस लेख को प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस और मल्टीपल डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (रैखिक डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस) के बीच के अंतर पर पढ़ रहा हूँ , और मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूँ कि आप एमडीए / एलडीए के बजाय कभी पीसीए का उपयोग क्यों करेंगे। विवरण इस प्रकार संक्षेप में …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

मुझे पता है कि एलडीए, बायेसियन दृष्टिकोण और फिशर के दृष्टिकोण के लिए 2 दृष्टिकोण हैं । मान लीजिए कि हमारे डेटा है (x,y)(x,y)(x,y) है, जहां है आयामी भविष्यवक्ता और के आश्रित चर है कक्षाएं।p y KxxxpppyyyKKK द्वारा बायेसियन दृष्टिकोण , हम पीछे की गणना , और के रूप में …

10 discriminant-analysis 

मैं सोच रहा था कि क्या कोई मुझे कर्टोसिस के बारे में जानकारी देने में मदद कर सकता है (यानी इसे कम करने के लिए आपके डेटा को बदलने का कोई तरीका है)? मेरे पास बड़ी संख्या में मामलों और चर के साथ प्रश्नावली डेटासेट है। मेरे कुछ चरों के …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric 

K- साधनों जैसे क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के परिणामों पर डिस्क्रिमिनेटल एनालिसिस (DA) का उपयोग करने के लिए औचित्य, यदि कोई हो, जैसा कि मैं समय-समय पर साहित्य में देखता हूं (मूल रूप से मानसिक विकारों के नैदानिक ​​उपप्रकार पर)? यह आम तौर पर क्लस्टर निर्माण के दौरान उपयोग किए जाने वाले …

10 clustering  discriminant-analysis 

मैं विभेदक विश्लेषण का अध्ययन कर रहा हूं, लेकिन मुझे कई अलग-अलग स्पष्टीकरणों को समेटने में मुश्किल समय आ रहा है। मेरा मानना ​​है कि मुझे कुछ याद आ रहा है, क्योंकि मैंने पहले कभी भी विसंगति के इस (प्रतीत) स्तर का सामना नहीं किया है। यह कहा जा रहा …

10 multivariate-analysis  discriminant-analysis 

यदि एक बहु-श्रेणी रैखिक डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस (या मैं कभी-कभी मल्टीपल डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस भी पढ़ता हूं) का उपयोग डायमेंशन में कमी के लिए किया जाता है (या पीसीए के माध्यम से डायमेंशन में कमी के बाद ट्रांसफॉर्मेशन), तो मैं समझता हूं कि सामान्य तौर पर "जेड-स्कोर नॉर्मलाइजेशन" (या मानकीकरण) सुविधाएँ आवश्यक …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि एलडीए अन्य पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीकों के भीतर कैसे फिट बैठता है। एलडीए के बारे में मैंने यहां पहले ही एलडीए-एस्के के कुछ पोस्ट पढ़े हैं। मैं पहले से ही अवधारणात्मक से परिचित हूं, लेकिन अभी एलडीए सीख रहा हूं। एलडीए पर्यवेक्षित …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning