PCA 11: linear discriminant analysis

Автор: Victor Lavrenko

Загружено: 2014-01-19

Просмотров: 81791

Описание:

Full lecture: http://bit.ly/PCA-alg
PCA is sometimes used as a pre-processing step to reduce the dimensionality of the data before applying a supervised learning algorithm. Such pre-processing can sometimes be detrimental, because PCA is unaware of class labels and can pick unfortunate dimensions to project to. Linear Discriminant Analysis (LDA) attempts to rectify the problem by projecting to the dimensions that maximize the separation between the classes.

PCA 11: linear discriminant analysis

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

PCA 12: pros and cons

PCA 12: pros and cons

StatQuest: Linear Discriminant Analysis (LDA) clearly explained.

StatQuest: Linear Discriminant Analysis (LDA) clearly explained.

Machine Learning 3.2 - Linear Discriminant Analysis (LDA) and Quadratic Discriminant Analysis (QDA)

Machine Learning 3.2 - Linear Discriminant Analysis (LDA) and Quadratic Discriminant Analysis (QDA)

StatQuest

Psychometrics

Дискриминантный анализ

Дискриминантный анализ

Sade Chill Vibe

Sade Chill Vibe

Анализ главных компонентов (PCA)

Анализ главных компонентов (PCA)

Лекция 32 – Дискриминантный анализ

Лекция 32 – Дискриминантный анализ

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Фейки в «Войне и мире», любовницы Пушкина, тайны детских сказок / вДудь

Фейки в «Войне и мире», любовницы Пушкина, тайны детских сказок / вДудь

PCA 1: curse of dimensionality

PCA 1: curse of dimensionality

Linear discriminant analysis (LDA) - simply explained

Linear discriminant analysis (LDA) - simply explained

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step

Сейчас мы ближе к миру, чем когда-либо. Но это всё равно далеко. Почему?

Сейчас мы ближе к миру, чем когда-либо. Но это всё равно далеко. Почему?

PCA 10: eigen-faces

PCA 10: eigen-faces

6.3 Дискриминантные функции (UvA - Машинное обучение 1 - 2020)

6.3 Дискриминантные функции (UvA - Машинное обучение 1 - 2020)

Sade - Ultimate

Sade - Ultimate

2. Bayesian Optimization

2. Bayesian Optimization

Data Analysis 6: Principal Component Analysis (PCA) - Computerphile

Data Analysis 6: Principal Component Analysis (PCA) - Computerphile