机器学习强基计划1-4：从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现线性判别分析是一种将样本投影到低维空间进行分类的方法 本文从协方差的物理意义出发探索 LDA 算法的物理意义和算法原理 并给出 Python 实现
机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)的核心思想是：将给定训练集投影到特征空间的一个超平
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