python异常值检测常见方法_python异常值(outlier)检测实战:KMeans + PCA + IsolationForest + SVM + EllipticEnvelope...

原博文

2019-11-30 22:03 −

机器学习_深度学习_入门经典（博主永久免费教学视频系列） https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 转载https:/...

相关推荐

2019-12-10 18:03 −

pca主要用于去噪，降纬。 pca的主要功能就是在最大成都上保留原有数据特征的前提下缩减数据的纬度。 过程:对于矩阵A，首先求它的协方差矩阵，然后求协方差矩阵的特征向量，特征向量对应的特征值排序， 取前几个特征值对应的特征向量构成的新向量构成的矩阵B，AB得到的新矩阵即为目标矩阵。 svd又叫奇异值...

2019-12-22 13:55 −

共享虚拟存储系统

深入GPU硬件架构及运行机制

What differences and relations between SVM, HSA, HMM and Unified Memory?

Could someone explain...

2019-12-23 18:36 −

环境配置

win10

Python 3.6

tensorflow1.15

scipy

matplotlib (运行时可能会遇到module tkinter的问题)

sklearn 一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法。

代码实现

i...

2019-09-01 21:18 −

语法

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, # 簇的个数， 默认为 8 init='k-means++', # 初始簇中心的获取方法 n_init=10, # 初始簇中心的更迭次数， 默认为 10...

0

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2019-12-25 15:38 −

支持向量机（support vector machines）是一个二分类的分类模型（或者叫做分类器）。如图：

它分类的思想是，给定给一个包含正例和反例的样本集合，svm的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割。各种资料对它评价甚高，说“ 它在解决...

2019-12-12 22:07 −

线性可分支持向量机 指可以在两个分类的数据点之间找到一个超平面(WTx + b = 0)，使得两个分类与该平面的最小距离相等， 其中离该平面最近的点就是支撑向量,即WTx+b=1或WTx+b=-1 y(xn)=WTx+b y(xn)>0 tn=1 y(xn...

2019-09-28 22:04 −

一、任务 这次我们将了解在机器学习中支持向量机的使用方法以及一些参数的调整。支持向量机的基本原理就是将低维不可分问题转换为高维可分问题，在前面的博客具体介绍过了，这里就不再介绍了。 首先导入相关标准库： %matplotlib inline import numpy as np import ma...

2019-12-11 21:07 −

因子分析和PCA

定义

因子分析就是数据降维工具。从一组相关变量中删除冗余或重复，把相关的变量放在一个因子中，实在不相关的因子有可能被删掉。用一组较小的“派生”变量表示相关变量，这个派生就是新的因子。形成彼此相对独立的因素，就是说新的因子彼此之间正交。

应用

筛选变量...

2019-12-12 14:08 −

使用range函数生成数值列表

使用range函数打印1~5的数字

for i in range(1,6): print(i)

输出

1

2

3

4

5

View Code

利用range函数生成数值列表

>>> numbers = list(range(1,6))...

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