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machine-learning - 線形判別分析と単純ベイズ

機械学習分類に関して、LDA と Naive Bayes の長所と短所は何ですか?

Naive Bayesは変数が独立していると仮定し、LDAはGaussianクラス条件付き密度モデルを想定しているなどの違いは知っていますが、状況に応じてLDAをいつ使用し、いつNBを使用するかわかりませんか?


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