胡图图Daffy

摘要： [TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 阅读全文

摘要： [TOC](线性判别分析（LDA）模型笔记) # 模型概况 线性判别方法（Linear Discrimination Analysis)是一种经典的线性学些方法，最早由Fisher提出，也叫“Fisher判别分析”。 LDA的思想非常朴素，也即是，将样例投影到一条直线上使得同类样例的投影点尽可能近， 阅读全文