第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解S
虽然沿y轴方向的线性判定保持了数据集的较大方差，但是无法提供关于类别区分的任何信息，因此它不是一个好的线性判定。给定训练集样例，设法将样例 投影到一条直线上，使得同类样例的投影 尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新的样本进行分类时，将其投影到同样
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