Linear Discriminant Analysis

Linear Discriminant Analysis （线性判别分析）的缩写也叫LDA，核心就是 $J(w) = \frac{(\mu_2 - \mu_1)^2}{s_1^2 + s_2^2}$ : 就是希望投影后的两类样本 的均值越远越好，但是各类别方差越小越好。

kernel LDA

$y = W^T X + \lambda \left \| W \right \|$

线性判别分析（二）——Bayes最优分类器的角度看LDA

从bayes的角度看LDA很重要，因为QDA的train和predict一般实现就是从bayes角度实现的。而且和 NaiveBayes中的关联Gaussian Naive Bayes classifier 也是从这个角度的。

高斯判别分析模型

MLAPP 读书笔记 - 04 高斯模型(Gaussian models)

LDA假设各类别的协方差一样，而QDA没有该要求，所以更灵活。

一般看y=1的概率，但是也可以看log-probability ratios 。 （此不作为重点，因为一般分类用AUC来评价）

从此式也可以看出是关于x的一次函数，所以是线性判别

参考佳文

Linear Discriminant Analysis 线性判别分析

https://mp.weixin.qq.com/s/AeLwfmM0N-b1dfxt3v4C-A

线性判别分析LDA详解 机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

正则化最小二乘线性判别分析算法

https://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/78275394

http://www.doc88.com/p-147667786401.html