NộI Dung
- Định nghĩa - Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) có nghĩa là gì?
- Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
- Techopedia giải thích Phân tích Phân biệt Tuyến tính (LDA)
Định nghĩa - Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) có nghĩa là gì?
Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) là một loại kết hợp tuyến tính, một quá trình toán học sử dụng các mục dữ liệu khác nhau và áp dụng các hàm cho tập hợp đó để phân tích riêng nhiều lớp đối tượng hoặc mục. Dòng chảy từ phân biệt đối xử tuyến tính của Fishers, phân tích phân biệt tuyến tính có thể hữu ích trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh và phân tích dự đoán trong tiếp thị.
Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
Techopedia giải thích Phân tích Phân biệt Tuyến tính (LDA)
Ý tưởng cơ bản về sự kết hợp tuyến tính có từ những năm 1960 với điểm số Altman Z cho phá sản và các cấu trúc dự đoán khác. Bây giờ, phân tích phân biệt tuyến tính giúp biểu diễn dữ liệu cho nhiều hơn hai lớp, khi hồi quy logic là không đủ. Phân tích phân biệt tuyến tính lấy giá trị trung bình cho mỗi lớp và xem xét các biến thể để đưa ra dự đoán giả định phân phối Gaussian. Đây là một trong một số loại thuật toán là một phần của việc tạo ra các mô hình máy học cạnh tranh.