線性判別分析應用
學習用免費的線性判別分析應用程序解決數據的降維。
你在線性判別分析應用中學到了什麼?
關於這個免費證書課程
這是一門課程，教你各種LDA應用。線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)是機器學習(Machine Learning)的一部分，用於解決高屬性數據的降維問題。穀歌、Uber、Ola等許多公司都在使用機器學習技術使他們的模型更有效。了解了LDA的重要性和需求，我們為您帶來了關於“線性判別分析(LDA)應用”的全麵教程。在本課程中，您將了解使用LDA進行特征選擇的概念，然後使用口袋妖怪的數據集．
全球幾所知名大學，如麻省理工學院(MIT)、新加坡國立大學(NUS)、PES大學(卡納塔克邦)等，都與Great Learning合作。beplay2018官网他們提供最好的數據科學課程．本課程旨在幫助學生掌握先進的數據科學和機器學習技能，成為專業的數據科學家或機器學習工程師。
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常見問題
LDA的應用是什麼?
線性判別分析(LDA)是機器學習中的預處理方法。LDA的主要目的是將高維空間的特征預測為低維空間的特征，以避免維數損失，降低維數和資源成本，因此將其應用於模式分類。常見的應用是識別。LDA可以應用於識別將從商店購買某種產品的客戶類型。
線性判別分析的用途是什麼?
線性判別分析用於在分類前將特征數量減少到可管理的數量。每個新維度都是一個線性像素值組合，形成一個模板。
在哪裏使用LDA和PCA ?
LDA是一個多維空間，主要用於分類問題的分類輸出變量點。二元分類和多類分類都是通過輸入變量的高斯分布來使用標準的LDA模型。另一方麵，PCA用於多維空間的滑塌。它主要用於麵部識別、計算機視覺和圖像壓縮等領域的降維技術。它在金融、生物信息學、數據挖掘、心理學等領域也有應用。
LDA和PCA哪個更好?
如果用於分類，建議避免使用PCA，因為它是用來降維的。但無論如何，您都可以使用它來提高LDA的性能。
LDA是有監督的還是無監督的?
線性判別分析(LDA)是一種有監督機器學習技術。它是一種常用的子空間學習方法。
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