Страница 1 из 1

Лекция по Машинному обучению от 30.03

Добавлено: 27 мар 2020, 20:00
admin
Лекция по Машинному обучению от 31.03

Тема лекции: "Нормальный дискриминантный анализ"
Дискриминантный анализ используется для принятия решения о том, какие переменные различают (дискриминируют) две или более возникающие совокупности (группы).
Дискриминантный анализ на основе использования прошлого опыта позволяет предсказать поведение новых наблюдений (предприятий) и
определить их принадлежность к определенной группе по принципу максимального сходства характеристик новых наблюдений с признаками
обучающей выборки.
Преимущество дискриминантного анализа по сравнению с другими методами классификации предприятий (методом скоринга, рейтинговой
оценки или методом, основанным на оценке соответствия нормативным значениям финансовых показателей) заключается в том, что при построении дискриминантной функции автоматически определяются переменные, различающие группы наилучшим способом [К.Жанар].
Лекция Воронцова = http://www.machinelearning.ru/wiki/imag ... n-ML-1.pdf

Интернет-источники:
- от Statsoft
- пример дискриминантного анализа в Статистике
- хорошая лекция по дискриминантному анализу в биологии (КубГУ) // впрочем, с биологии и пошло. Ирисы Фишера
- дискриминантный анализ от ИНТУИТ с Яндексом


Контрольные вопросы:
- какой метод даст результат быстрее - "с включением" или "с исключением"? и почему?

Re: Лекция по Машинному обучению от 31.03

Добавлено: 29 мар 2020, 18:49
admin
Примечание: довольно много статей с использованием дискриминантного анализа на elibrary (очень популярный метод...)