tg-me.com/ds_interview_lib/167
Last Update:
Что такое линейный дискриминантный анализ (LDA)?
Это статистический метод, используемый для классификации. Основная цель LDA — найти линейную комбинацию признаков, которая лучше всего разделяет пространство объектов на необходимое число классов.
Для LDA делаются некоторые ключевые предположения о данных: нормальное распределение признаков в каждом классе, однородность ковариационных матриц, независимость признаков.
Для нахождения гиперплоскости, которая оптимально делит пространство объектов, решается вспомогательная задача. Нужно найти ось, проекция на которую максимизирует отношение общей дисперсии выборки к сумме дисперсий внутри
отдельных классов. Результатом работы алгоритма будет вектор, который является нормалью к искомой гиперплоскости.
#junior
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/167