ML：基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化) / 四六文摘

判别分析的框框很大,今天给大家写写线性判别和二次判别,这两个是判别分析中最常见也是最基本的,希望能够给大家写明白. 首先给出判别分析的定义: Linear discriminant analysis ...

更多技术,第一时间送达特征提取算法 (1)时域方法:这是比较早期的EEG信号处理方法,主要通过提取EEG的波形特征,比如振幅.方差.波峰等,对EEG信号进行分析: (2)频域方法:运动想象EEG信号 ...

线性判别分析,全称是Linear Discriminant Analysis, 简称LDA, 是一种属于监督学习的降维算法.与PCA这种无监督的降维算法不同,LDA要求输入数据有对应的标签. LDA降 ...

DL之DNN:基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个unit)→2个隐藏层(10个unit)→输出层1个unit)实现回归预测实现代码基于自定义数据集利用深度神经网络(输入层(10个uni ...

ML之FE:基于自定义数据集(银行客户信息贷款和赔偿)对比实现特征衍生(手动设计新特征.利用featuretools工具实现自动特征生成)相关文章ML之FE:基于自定义数据集(银行客户信息贷款和赔偿) ...

ML之分类预测:基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测输出结果数据集展示输出结果 1.k-NN k-NN:Accuracy of K ...

ML之LoR&SGD:基于LoR(逻辑回归).SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性) 输出结果 breast-cancer size (683, 11) 训练集情 ...

ML之K-means:基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能) 输出结果设计思路 1.使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本. 2.绘制30个数据样 ...

DL之GD:利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数和二次函数分布的数据集实现二分类预测(超平面可视化) 相关文章 DL之GD:利用LogisticGD算法(梯度下降)依次基于一次函数 ...

ML之LightGBM:基于titanic数据集利用LightGBM和shap算法实现数据特征的可解释性(量化特征对模型贡献度得分) 相关文章 ML之LightGBM:基于titanic数据集利用Li ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测设计思路更新-- 输出结果 <class 'pandas ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用纯统计法.kNN.朴素贝叶斯(高斯/多元伯努利/多项式).线性判别分析LDA.感知器等算法实现文本分类预测相关文章 ML之NB:基于news新闻文本数据集利 ...

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