《ch线性判别函数》课件

线性判别函数Ch线别数习识别数应性判函是一种重要的机器学算法,在模式和据分类中广泛用过寻现对数这术对它通找最优的分隔超平面,实样本据的有效划分掌握一技于习础深入理解机器学的基原理非常重要学习目标掌握线性判别分析的基本概掌握线性判别分析的数据预念处理线别数习对数进预了解什么是性判函及其核心原学如何原始据行处理和特理征提取学会求解线性判别函数了解线性判别分析的应用领域过内计掌握如何通类散度和类间散度别数习线别识别算判函学性判分析在模式、机器习领应学等域的用什么是判别函数别数将识别数判函是用于样本根据其特征分类或的学模型它能别数将够最大化类间差异,从而达到最佳的分类效果判函输入特给标签别征映射到一个决策空间,并出分类或概率值最常见的判数线别逻辑归函有性判分析LDA和回等线性判别分析简介寻找最优分类边界1线别标将性判分析的目是在特征空间中找到一个最优的超平面,别数尽开不同类的据点可能分隔降维与可视化2将维维数LDA可以高特征空间投射到低子空间,便于据的可视化和分类效果优于PCA3监线别相比于无督的主成分分析PCA,性判分析能更好地提取别鉴别出类间的信息数据预处理数据清洗数据归一化特征工程开数执数过对进归创选在始分析据之前,需要行各种据清通不同尺度的特征行一化处理,使根据业务需求,造新的有意义的特征,并数围续择对标较洗操作,如处理缺失值、去除异常值、格式所有特征处于同一值范,有利于后的目变量影响大的特征,提高模型的数数质化据等,以确保据的完整性和量分析和建模性能类内散度和类间散度求解线性判别函数确定类别目标1标清楚定义分类任务目特征预处理2对数进标归原始据行准化、一化等处理计算散度矩阵3内阵阵求解类散度矩和类间散度矩求解最优变换4阵计线别数根据散度矩算最优性判函线别骤线别数关键标对数进预计内阵阵性判分析的核心步就是求解最优的性判函在于确定分类目、据行合适的处理、算类散度矩和类间散度矩、终过线别数这数结进最通优化算法求解出性判函是一个系统的据分析流程,需要合具体任务行优化线性判别分析举例让们过来线别应这对我通一个实际案例了解性判分析的用个案例涉及病人的乳诊断过临数们线别数区腺癌通收集大量病人的床据,我可以建立性判函,有效分恶肿这仅诊断时进疗良性和性瘤不能提高准确性,也能帮助医生及行治优缺点分析优点缺点应用注意线别简单现计线别线线别时问性判分析易实,算效率高,性判分析只适用于特征呈性可分在使用性判分析,需要根据具体对杂线数题选择预当可以有效地提取特征信息它可以找到的情况,于复的非性分布的据可的特点合适的处理方法,并适内尽缩调数获最佳的投影方向,使得类距离可能能会效果不佳此外它不能很好地处理整算法参,以得最佳的分类效果尽维数数问题小,类间距离可能增大高据和缺失据等应用领域图像识别语音处理12线别应图线别语性判分析广泛用于像性判分析可用于音特征识别领脸识别写语识别过语域,如人、手字提取和音,通分析音识别过计语等,通挖掘特征空间中的信号的统特性提高音建模别判信息提高分类准确度的效果生物信息学金融分析34组质组领线别资组在基因学和蛋白学域,性判分析在金融投合线别评预测性判分析可用于基因/蛋白管理、信用估和风险等质诊领应资功能分类,以及病理样本的域有广泛用,可以帮助投断预测和者做出更加明智的决策多类别线性判别分析特征空间映射过线换将别通性变原始特征映射到新的特征空间,使类间距离最大化类别中心寻找计别为该别算每个类的均值向量,作类的中心点投影方向确定寻别为终别数找使类间距最大化的投影方向,作最的判函新样本分类将别数别进新样本投影到判函上,根据距离最近的类中心行分类二类别线性判别分析投影方向1别找到最佳投影方向，使得两类之间距离最大类别分离2将数现别据投影到最佳方向上以实类最大分离决策边界3计现别在投影空间上算最优决策边界，实二类分类别线别监习过寻来现别进线别数二类性判分析是一种经典的督学方法，主要通找最佳投影方向实两类的最大分离，而得到最优的性判函用该简单许应显于分类方法高效，在多实际用中示出良好的性能核函数技术核函数概述核函数类型核技巧应用核矩阵计算数为线别数线将数术应线别数术计核函性判分析提供了常见的核函包括性核、多核函技用于性判核函技需要算输入样本线扩项阵这带来较一种有效的非性展方法式核、高斯核、拉普拉斯核分析中,可以有效提高分类或间的核矩,可能大过数将数维杂计开销通引入核函,可以原始等不同的核函适用于不同降的性能,适用于复的非的算,需要采用高效的维数问题场线问题计特征空间映射到高特征空间类型的据分布和景性算方法数杂,从而捕捉到据间的复非线关性系多维特征的判别分析特征映射1将维数维计杂高据映射到低子空间,以降低算复度并突出重要特征类别分离2过内现对别通最大化类间差异和最小化类差异,实不同类的有效分离可视化呈现3将维数维观维维观高据降后,可以直地在二或三空间中察不同类别的分布情况线性判别分析优化优化算法可视化分析流形学习线别过进将维维维进习术数内性判分析可以通优化算法行优化,高特征映射到二或三空间行可视利用流形学技可以更好地捕捉据的则线别结线别提高分类性能主要优化方法包括正化、化分析,有助于更好地理解性判分析的在几何构,从而提高性判分析的性能数术核函技等原理和性能流形学习与判别分析流形学习判别分析融合方法应用场景习线维传线别监来将习别流形学是一种非性降技统的性判分析是一种近年,研究者提出了流形流形学与判分析的融合方术现数隐习习别结应图语,旨在发据集中藏的督学方法,它可以找到最佳学与判分析相合的方法法广泛用于像处理、音维结别数结识别领为这低流形构它能够有效地的投影方向,使得不同类之,以充分挖掘据的构信息、生物信息等域,数内为时内别这问题捕捉据的在几何特性,间的散度最大化,同类散和类信息些方法可以在些提供了有效的解决方案续识别这数结时后的模式和分类提供良度最小化有助于提高分类保留据流形构的同,提好的特征表示的准确率高分类性能降维与判别分析数据可视化特征选择维术将维数维维过选择关键来数降技可以高据映射到低降可以通特征减少数维别空间中,并使用可视化手段揭示据的据的度,提高判分析的效率和准确内结在构性机器学习数据预处理维术别结进别对数降技与判分析算法的合可以在行判分析之前,需要原始据习对杂进维计提高机器学模型的性能,增强复行降处理,以消除冗余信息,提高数据的建模能力算效率判别分析与机器学习核心联系相互促进12别习习别判分析是机器学中的一种机器学的发展也推动了判数术断创基本方法,用于从据中提取具分析技的不完善和新区有分性的特征广泛应用未来发展34别应图识别别习将继续判分析广泛用于像判分析和机器学融语产创应、音处理、生物信息学等机合发展,生更多新性用习领器学域监督学习综述定义算法监习监习线归督学是指在已知输入和输出常用督学算法包括性回标记预测逻辑归的情况下,建立模型以未、回、支持向量机、决策数结习树络知据的输出果的机器学方、神经网等法应用评估监习应图识别过督学广泛用于像、通准确率、精确率、召回率等语预测疗诊断标评监习音处理、金融、医指估督学模型的性能,并领等多个域优化模型无监督学习综述群集分析降维与表征学习12监习现数数维习数无督学的核心是发据减少据度,学出据的低隐结过维独中藏的模式和构,如通聚表征,如主成分分析、立成对数进组类算法据行分分分析等异常检测生成式模型34识别数习数过对据中的异常点或离群值,学据的生成程,如生成诈检测监测络编码可用于欺、故障等抗网、变分自器等用于应用生成新样本半监督学习综述概述技术要点应用场景未来展望监习习监习应语习术半督学是机器学的一个主要方法包括生成式模型、基半督学广泛用于自然随着深度学等新技的发展标数图计觉疗诊监习将来重要分支,它利用少量注于的方法、基于聚类的方法言处理、算机视、医,半督学迎新的机遇,标数来训练断领显标规数应挥据和大量无注据模等,能够有效提高模型的性能等域,可以著降低注在大模据用中发重要顾监监习型,兼了督和无督学成本作用的优点强化学习综述强化学习代理奖励信号动态环境习观环获标积奖励奖励习应对杂环过试错强化学的代理由察境、做出决策和代理的目是最大化累的信号强化学复多变的境,通和馈组过环断数馈断得反成代理通与境的互动不学信号可以是值或者反,指示代理的决策不优化,找到最优的决策策略习和优化决策是否正确迁移学习综述定义应用习领应计觉语迁移学旨在利用从一个域学广泛用于算机视、自然识来关语识别领显到的知,帮助解决另一个相言处理、音等域,著提领问题这域的有助于提高模型高了模型的泛化能力在新任务上的性能优势开训练数计资习避免从零始模型,减少据和算源需求,提高学效率和准确性元学习综述什么是元学习元学习的优势元学习的应用领域习习应传习习习习应计觉语元学是一种能够快速学和适新任务的与统机器学相比，元学能更快地学元学广泛用于算机视、自然言处习术过习习来数这习领应机器学技它通学如何学解决新任务，并在有限据下取得出色性能理、强化学等域，帮助模型快速适新问题针对进训练疗诊断应来将新，而不是直接特定任务行使其在医、个性化推荐等实际用中任务，提升泛化能力未它或革新人工现习展出巨大潜力智能的学方式多任务学习综述提高学习效率增强鲁棒性习过关过习多任务学能够通在相任务通在不同任务中学通用特征,识来习习对间共享知和表征提高学效多任务学可以增强模型噪声鲁率和泛化能力和干扰的棒性应用广泛习应语识别语计觉领多任务学被广泛用于音、自然言处理、算机视等域,展现出强大的潜力时间序列分析综述时间维度数据分析预测时数时顺时识别预测间序列据包含按间序排列的间序列分析可用于模式、观测数时来趋势领应据，反映了事物随间变化的未，在多个域有广泛用规律建立模型统计推断时归时计对数进常见的间序列模型包括自回模型间序列分析使用统方法据数选预测为数、移动平均模型等，根据据特点行建模和，决策提供据支持择合适模型信号处理综述信号处理算法信号处理应用信号处理技术术应疗编码滤信号处理涉及采集、分析和操作各种形式的信号处理技广泛用于医、工业、通信信号处理涉及采样、量化、、波、变数滤换领疗语识别驾驶换数术这术为模拟和字信号的各种算法,如波、变等域,从医成像、音到自动等字信号处理的基本技,些技这许领应现术杂应础、分解等些算法在多域中都有用等,信号处理在代技中扮演着重要角色更复的用奠定了基图语识别,如像处理、音、通信系统等空间分析综述空间数据建模空间分析技术12线测检包括点、、面等几何实体的如空间要素的量、空间索栅建模方法,以及网格、格、

三、空间聚类、空间建模等,用于数数规角网等不同形式的空间据表分析空间据的分布律达空间可视化空间决策支持34过维维图结为规通二和三地、GIS可利用空间分析果,划、管观数领视化等手段,直地展示空间理等域提供决策依据,支持空趋势据的分布、模式和间决策知识图谱综述知识图谱的定义知识图谱的作用知识图谱构建技术知识图谱的挑战识图谱结识图谱检关识图谱维知是一种构化的、基知可以用于信息索、包括实体抽取、系抽取、实知的构建和护需要解识库问应链过识于知的信息表示方法,以答系统、推荐系统等多个体接等,通自动或半自动决知表示、不确定性处理、关为础场结数态术问题实体和实体之间的系基用景,帮助系统更好地理解的方式从非构化据中构建动更新等多个技领内语识图谱,用于描述特定域的概念和用户需求和容义知事物总结与展望过对线别讨们结数维领通性判分析的全面探，我可以总其在据分类和降等域的广应来该将续创领满泛用未，方法仍持发展和优化，并拓展到更多新域，以足复杂数据处理的需求。