选择遗忘|线性和二次判别分析( 二 ) 线性判别分析（discriminant_analysis.

（通过每个类
的实例的比例得到），类别均值
（通过经验样本的类别均值得到），以及协方差矩阵（通过经验样本的类别协方差或者正则化的估计器 estimator 得到：见下面的 shrinkage 章节）。
在 LDA 中，每个类别的高斯分布共享相同的协方差矩阵:
for all
。这导致了两者之间的线性决策面，这可以通过比较对数概率比
看出来：
在 QDA 情况中，没有关于高斯协方差矩阵
的假设，因此有了二次决策平面。更多细节见参考文献 [3] 。
注意：与高斯朴素贝叶斯的关系
如果在QDA模型中假设协方差矩阵是对角的，则输入被假设为在每个类中是条件独立的，所得的分类器等同于高斯朴素贝叶斯分类器 naive_bayes.GaussianNB。
1.2.3. LDA 的降维数学公式为了理解 LDA 在降维上的应用，从上面解释的 LDA 分类规则的几何重构开始是十分有用的。我们用
表示目标类别的总数。由于在 LDA 中我们假设所有类别都有相同估计的协方差

，所以我们可重新调节数据从而让协方差相同。

在缩放之后对数据点进行分类相当于找到与欧几里得距离中的数据点最接近的估计类别均值
。但是它也可以在投影到
个由所有类中的所有
生成的仿射子空间
之后完成。这也表明， LDA 分类器中存在一个利用线性投影到

选择遗忘|线性和二次判别分析( 二 )

推荐阅读

原地侧向推铅球常见练习方法原地掷铅球

静安报|静安区委中心组举行 “四史”专题学习（扩大）会

美国失业率|美国7月失业率降至10.2% 处于历史高位

外面的这件白色的外套是典型的职场穿搭，黑色的吊带更加的严肃正式

华晨宇暂停工作，女儿被爆养在花花老家

香港|悬赏10万寻人，淡定接受采访…失联女子的丈夫让人不寒而栗，多细节曝光

『朝阳区』朝阳被列为高风险地区，再次敲响“别聚集”警钟

红茶无烟工艺,红茶青楼工艺

大鸡翅@元气开运幸福感满满的！，精致仙女开学必备洗护

魔女斗篷|永夜守护和魔女斗篷谁是最强神器？对比之后你就会彻底明白

肺癌■维生素E可促进肺癌发生！可使肿瘤发生增加3倍…

图案|送闺蜜超仙的发光草莓花束，没想到她居然哭了……

3DMGame新专利暗示PS5使用液态金属散热

妇康张医师|50岁后，此8个动作要少做，要承认“你可不年轻”，无论男女

败走麦城是谁斩了关羽的头？关云长怎么死的

[献血]一腔热血献战“疫”！一五七医院百名医务人员献血

新华社■中国专家组谈抗疫：硝烟未散又逢病毒肆虐，中东打好阻击战

【看看新闻网】视频｜开放的上海欢迎你?2019黄浦江光影秀

悠悠球寒冰好不好悠悠球寒冰好吗

海峡在线|西方“甩锅”中国不利全球抗疫合作，伊朗媒体人表示