线性判别分析（英語：Linear discriminant analysis，縮寫：LDA）是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。...

注意：相對於名字，線性判別分析在分類學並不屬於判別模型這類。然而，當我們比較線性判別分析和另一主要的線性降维算法：主成分分析，它的名字則是有意義的。線性判別分析是一個監督式學習算法，會使用資料中的标签。而主成分分析是一個不考慮標籤的非監督式學習算法。简而言之，這個名字是一個歷史因素。 判別...

+ b T x + c {\displaystyle \mathbf {x^{T}Ax} +\mathbf {b^{T}x} +c} 在特列的情況下，每個觀察牽涉到兩個測量項。 這意味著，這切分的平面將是圓錐曲線之一（如：直線、圓、橢圓、拋物線、雙曲線）。 二次判別分析是非常類似於線性判別分析的。...

性或是釐清資料的結構。分類大致如下： 常態多變量分布理論與模型 研究與測量變數之間的關係 多維度機率計算 探討資料構造與模式 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） 因素分析（Factor Analysis） 判別分析（Discriminant...

在模式识别中，费雪线性判别（Fisher's linear discriminant）是一种线性判别方法，其意图是在分类类别为c类时，将d维空间（样品点是d维向量）中的数据点投影到c-1维空间上去，使得不同类的样本点在这个空间上的投影尽量分离，同类的尽量紧凑。 在二类判别时，费雪线性判别...

set）或费雪鸢尾花卉数据集（英文：Fisher's Iris data set），是一种多重变量分析的数据集。它最初是埃德加·安德森从加拿大加斯帕半岛的鸢尾属花朵中提取的形態學变异数据，后由羅納德·費雪作为判別分析的一个例子，运用到统计学中。 其数据集包含了150个样本，都属于鸢尾属下的3个亚属，分别是...

variance） 回归分析 逻辑回归分析（二类评定回归分析，Logit模型） 判别分析（Linear discriminant analysis） 线性判别分析 Linear Structure Relation, LISREL 主成分分析（因子分析）（Factor analysis） 聚类分析（Cluster...

梯度对数归一化。因此，Softmax函数在包括 多项逻辑回归 ，多项线性判别分析，朴素贝叶斯分类器和人工神经网络等的多种基于機率的多分类问题方法中都有着广泛应用。 特别地，在多项逻辑回归和线性判别分析中，函数的输入是从K个不同的線性函數得到的结果，而样本向量 x 属于第 j 个分类的機率为： P (...

數，而且只能求得問題的近似解，所找到的一系列近似解會收敛到問題的精確解。會利用審斂法來判別所得到的近似解是否會收斂。一般而言，即使使用無限精度算術的計算方式，迭代法也無法在有限次數內得到問題的精確解。 在數值分析中用到迭代法的情形會比直接法要多。例如像牛頓法、二分法、雅可比法、廣義最小殘量方法（G...

局域密度近似（local-density approximation），密度泛函理论的其中一类交换相关能量泛函中使用的近似 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种统计学中的分析方法 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），一种概率主题模型...

在多變量分析中，主成分分析（英語：Principal components analysis，縮寫：PCA）是一種統計分析、簡化數據集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal...