понял, что принципиальная разница между ними в том, что при логистической регрессии мы тупо записываем likelyhood функцию в виде произведения p(X), и максимизируя её находим нужны параметры, а в LDA мы предполагаем, что все классы имеют одинаковое нормальное распределение, записываем вероятности p(Yi|X) через приорную вероятность и функцию правдоподобия и через найменьшие квадраты находим нужные параметры?
Можно начать с того, что логрег классифицирует, а LDA кластеризует.
Обсуждают сегодня