我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。 给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验然后我们将把x分类数学推导对于每个输入变量，我们定义k个二元指标变量。此外
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2023-12-26 15:18:14
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前面提到，当概率密度函数满足高斯分布或正态分布的情况，贝叶斯决策的分类面就是一个二次函数，这篇博客来学习有关二次判别。
首先给出二次判别函数的一般形式：
（
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2023-11-11 20:17:14
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用Excel和Python编程，实现梯度法求解二次函数极小值和漫画书中“店铺多元回归”问题（还有牛顿法）梯度下降法定义：梯度下降算法最速下降法又称为梯度法，它是解析法中最古老的一种，其他解析方法或是它的变形，或是受它的启发而得到的，因此它是最优化方法的基础。作为一种基本的算法，他在最优化方法中占有重要地位牛顿法：在最优化的问题中，线性最优化至少可以使用单纯行法求解，但对于非线性优化问题，牛顿法提供
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2023-10-18 18:42:45
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本次实验的目的是使用MPI的并行性来进行矩阵乘法优化，本人使用 Python 实现0. 硬件信息实验硬件：CPU：AMD Ryzen 7 5800H(3.20 GHz)内存：32GB (3200MHz)1. 实验要求、数据要求：使用一个矩阵，一个向量相乘，分别用单进程和多进程的mpi接口实现。全局的规模参数是 Scale数据示例：当 Scale=5时，数据示例如下：矩阵形式：向量形式：备注：矩阵由
# 二次判别函数的Python实现
## 什么是二次判别函数？
二次判别函数（Quadratic Discriminant Function, QDF）是一种用于分类的统计方法，属于判别分析的一种。它不仅可以处理线性可分的情况，还能处理非线性可分的情况。通过选择特征，QDF將样本点分为不同的类别，通常用于模式识别与机器学习等领域。
与线性判别函数（LDF）相比，二次判别函数具有更高的灵活性和
阅读本文需要的背景知识点：线性判别分析、一丢丢编程知识一、引言 前面两节介绍了线性判别分析在不同角度下的实现方式，一种是根据费舍尔“类内小、类间大”的角度，另一种则是从概率分布的角度。本节来介绍另一种判别分析——二次判别分析算法1（Quadratic Discriminant Analysis Algorithm / QDA）二、模型介绍 同线性判别分析一样，从概率分布的角度来得到二次判别分析
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2023-12-19 23:01:03
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生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。概念首先我们需要明确，两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型，并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数 或者条件概率分
原创
2022-10-18 15:06:41
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生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。概念首先我们需要明确，两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型，并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数 或者条件概率分布 。我们先用一张图
原创
2021-02-05 19:17:42
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产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于： 对于输入x，类别标签y： 产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过
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2020-12-13 14:01:00
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1 定义1.1 生成式模型 生成式模型（Generative Model）会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x)，然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi，即： 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型。将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题。1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;)
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2018-07-05 17:38:00
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有监督学习回归模型中，我们利用训练集直接对条件概率p(y|x;θ)建模，例如logistic回归就利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;θ)建模（其中g(z)是sigmoid函数）。假设现在有一个分类问题，要根据一些动物的特征来区分大象(y = 1)和狗(y = 0)。给定这样的一种数据集，
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2017-04-20 00:23:00
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搞懂生成式模型和判别式模型
原创
2021-07-11 17:52:43
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## Python 判别式输出 bool 值
在 Python 编程语言中，判别式是一种用于判断某个条件是否成立的表达式。它通常返回一个布尔值，即 `True` 或者 `False`。判别式在编程中具有广泛的应用，可以用于条件语句、循环控制和逻辑运算等场景。
本文将介绍如何使用 Python 编写判别式，并通过代码示例展示其用法和灵活性。
### 1. 判别式的基础用法
在 Python
原创
2023-12-17 11:32:06
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# Python 3次函数求极值
在数学中，函数的极值是指在一定范围内取得最大值或最小值的点。对于3次函数而言，它的函数图像可以是一个开口向上或向下的抛物线。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python来求解3次函数的极值，并给出相应的代码示例。
## 什么是3次函数
3次函数是指形如 $f(x) = ax^3 + bx^2 + cx + d$ 的函数，其中 $a$、$b$、$c$ 和 $d
原创
2024-01-04 03:39:52
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生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，
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2020-09-22 17:22:00
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一、用R作曲线拟合 先看一段用R语言作拟合的示例：x <- runif(100,min=0,max=100) #创建100个随机数
y <- x*x+runif(x,-10,10)*x+10*rnorm(x) #创建y向量
plot(x,y) #绘制散点图
matr <- data.frame(X=x, X2=x*x) #建立解析矩阵
fm <- lsfit(matr ,
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2023-06-20 15:52:43
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# Python中求二次根式函数
在数学中，二次根式是指一种带有平方根的表达式，常见的形式为 `√x`。在开发应用时，我们经常要对数值进行平方根运算，这时Python提供了便捷的工具。本文将介绍如何在Python中实现求二次根式的函数，并解释相关的数学背景及应用。
## 一、二次根式的数学基础
二次根式的主要功能是从一个非负数中提取平方根。对于绝大多数实际应用，平方根运算主要用于解决问题，例
有不少同学学完Python后仍然很难将其灵活运用。我整理15个Python入门的小程序。在实践中应用Python会有事半功倍的效果。01 实现二元二次函数实现数学里的二元二次函数：f(x, y) = 2x^2 + 3y^2 + 4xy，需要用到指数运算符**"""
二元二次函数
"""
x = int(input('输入x：'))
y = int(input('输入y：'))
z = 2 *
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2023-12-07 15:56:28
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Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes
无论是生成式模型还是判别式模型，都可作为分类器使用，分类器的数学表达即为：给定输入 X 以及分类变量 Y，求 P(Y|X)。判别式模型直接估算 P(Y|X)，或者也可像 SVM
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2017-03-04 09:52:00
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>>> from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis>>> import numpy as np>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -2, 2, 2])>>>
原创
2022-11-02 09:45:29
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