কেন গাউসিয়ান "বৈষম্যমূলক" বিশ্লেষণ মডেলগুলি বলা হয়?

Question

গাউসীয় বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ মডেলগুলি শিখে এবং তারপরে সুতরাং, তারা জেনারেটরি মডেল। তবে কেন এটিকে বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ বলা হয়? যদি এটি হয় কারণ আমরা শেষ পর্যন্ত ক্লাসগুলির মধ্যে একটি বৈষম্যমূলক বক্ররেখা অর্জন করি, তবে এটি সমস্ত উত্পাদক মডেলের ক্ষেত্রে ঘটে।$P(x|y)$

$$P(y|x) = \frac{P(x|y)P_{prior}(y)}{\Sigma_{g \in Y} P(x|g) P_{prior}(g) }.$$

Answer 1

যদি আপনার এলডিএর অর্থ হয় তবে আমি নামটি বলতে চাই, লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ, 1936 সাল থেকে কমপক্ষে ফিশারের কাগজে লেখা datingতিহাসিকভাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে , যা আমার জ্ঞানের সেরা দিক থেকে বর্তমান পরিভাষা এবং বৈষম্যমূলক এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে একটি উত্পাদক মডেল। ফিশার এটিকে সরাসরি লৈখিক বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ বলে অভিহিত করেননি, তবে বৈষম্যের জন্য তিনি সুস্পষ্টভাবে একটি লিনিয়ার ফাংশন চেয়েছিলেন। কৌতূহলী পক্ষের মন্তব্য হিসাবে, ফিশার গবেষণাপত্রের বিখ্যাত আইরিস ডেটার জন্য বৈষম্য বিবেচনা করেছিলেন।

ফিশার কোনও উপায়ে জেনারেটরি মডেলের ক্ষেত্রে বৈষম্যের জন্য রৈখিক পদ্ধতি উপস্থাপন করেনি। তিনি একটি রৈখিক সমন্বয় (দুই শ্রেণীর জন্য) যে অনুপাত maximizes চাওয়া মধ্যে-গ্রুপ ভ্যারিয়েন্স করার মধ্যে-গ্রুপ ভ্যারিয়েন্স , যা একটি স্বাভাবিক ধৃষ্টতা প্রয়োজন হয় না। জেনারেটরি মডেলের বাইস নিয়ম হিসাবে এটি এলডিএর সাথে সম্পর্কিত কীভাবে, ব্রায়ান রিপলির বই "প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং নিউরাল নেটওয়ার্কস" এর তৃতীয় অধ্যায়ে পাওয়া যাবে।

Answer 2

এটি সহজ, আপনার যদি দুটি ক্লাস থাকে , জিডিএ এই অনুমানটি ব্যবহার করে:$(Y=0 , Y=1)$

1. $P(X|Y=0) \sim \mathcal{N}(\mu_0,\Sigma_0)$
2. $P(X|Y=1) \sim \mathcal{N}(\mu_1,\Sigma_1)$
3. $P(Y=1)=1-P(Y=0)=\Phi$

$(\mu_0,\Sigma_0,\mu_1,\Sigma_1,\Phi)$

সুতরাং এটি গাউসিয়ান কারণ এটি আন্তঃগাপ বিতরণের জন্য গাউসীয় অনুমান ব্যবহার করে (আপনি প্রাক্তনের পরিবর্তে ইউনিফর্ম ব্যবহার করতে চাইতে পারেন) এবং বৈষম্যমূলক কারণ এটি ডেটাগুলিকে পৃথক পৃথক করে তোলার লক্ষ্য।

আপনি এখানে আরও তথ্য পেতে পারেন ।