数据降维分布图

实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题总结深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图
cdd04·2022-11-20 12:35

【机器学习】UMAP：强大的可视化&降维工具

作者：杰少UMAP：强大的可视化&异常检测工具简介数据降维最为重要的是降低数据的维度的同时尽可能保有大量的原始信息，而其中最为大家熟知的是PCA和tSNE，但是这二者都存在一些问题，PCA的速度相对很快
风度78·2022-11-20 09:10

数据分析实战---- Seaborn绘制统计图形

1.1Seaborn----绘制统计图形学习目标知道seaborn的基本使用会绘制单变量分布图形会绘制双变量分布图形会绘制成对的双变量分布图形Matplotlib虽然已经是比较优秀的绘图库了，但是它有个今人头疼的问题
钰涵雨辰·2022-11-20 08:47

MATLAB 画图相关函数

MATLAB画图相关#gscatter函数gscatter函数可以用来按分类或分组来画离散点，适用于画多个类别的离散样本分布图。
autumnbabyjl·2022-11-20 03:03

文本可视化（词云图）

文本可视化（词云图）（一）文本可视化种类（1）基于文本内容的可视化基于文本内容的可视化研究包括基于词频的可视化和基于词汇分布的可视化，常用的有词云、分布图和DocumentCards等。
蛋王派·2022-11-20 02:48

【入门向】k-means聚类函数详解（基于鸢尾花数据集）【MATLAB】

这是一个目录k-means聚类函数先放例程分段解析PART1——载入数据集PART2——画出数据集分布图PART3——kmeans对数据集聚类PART4——确定坐标栅格PART5——kmeans对网格点聚类
一只菟葵·2022-11-20 00:05

主成分分析

主成分分析1.摘要2.数据降维3.主成分分析4.矩阵与向量相乘对向量的影响5.最大方差理论6.最小化降维损失7.如何选择降维后的维度8.scikit-learnPCA1.摘要本篇博客主要用于记录主成分分析的原理推导和用法
小琳猫·2022-11-19 22:26

搜索服从幂律分布的网络 论文阅读

2、数学推导：对于指数为τ、最小度数为k=1、在m=kmaxm=k_{max}m=kmax处有突变截止点的幂律分布图，其生成函数为:节点总数为N的网络图中，所需搜索步骤数s约为ln2(N)ln^2(N)
PUdd·2022-11-19 22:43

机器学习目录

1.机器学习概述机器学习简介机器学习、人工智能和数据挖掘典型机器学习应用领域机器学习算法机器学习一般流程2.机器学习的基本方法统计分析高位数据降维特征工程模型训练可视化分析3.决策树与分类算法决策树算法集成学习决策树应用
程序员技术入门搬运工·2022-11-19 16:41

7）Python模块：sklearn

SKlearn包含的机器学习方式：分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的
北海北_CrazyZheng·2022-11-19 16:56

实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

一、深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：importnumpyasnpimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltdata_x,data_y
沐一mu·2022-11-19 14:24

【educoder 机器学习】PCA

PCA（principalcomponentsanalysis）即主成分分析，是一种使用最广泛的数据降维算法。
小张dand·2022-11-19 12:09

实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#导入数据集df=pd.read_csv('
Stacey.933·2022-11-19 12:29

【DELM分类】基于海鸥算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码

然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对数据降维
matlab科研助手·2022-11-19 09:39

【DELM预测】基于海鸥算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码

然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对数据降维
matlab科研助手·2022-11-19 09:09

pytorch中的tensor实现数据降维以及通道数转换

首先导入torch包，利用torch.narrow()函数实现数据通道数转换，具体实例见下图利用torch.rand(5,6)随机生成一个5X6的二维矩阵，利用torch.narrow(x,dim,start，length)进行通道数转化，narrow()函数里第一个参数是你需要转换的原始数据，必须是tensor形式。第二个变量dim是你需要转换的具体维度。第三个变量为所选维度中的第几个通道为起点
机械不深度学习·2022-11-19 08:41

【2022版】基于矩阵分解的PCA 白化&ZCA白化

【2022版】基于矩阵分解的PCA白化&ZCA白化@author:Heisenberg主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）是一种常用的数据降维算法。
SUFEHeisenberg·2022-11-16 11:02

举个栗子！Tableau 技巧（110）：两种方法实现 正态分布 Normal distribution

正态分布图表横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数的百分
阿达_优阅达·2022-11-16 08:13

数学工程学|正态分布及其图形

目录前言正态分布正态分布图形参考文献前言正态分布是最常见的一种的概率分布，最早由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）于1733年求二项分布的渐近公式中得到，后由德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究
帅帅de三叔·2022-11-16 08:07

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法18：奇异值分解SVD

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法
风度78·2022-11-15 13:09

【机器学习】目标函数总结

二、机器学习算法分类三、有监督学习的目标函数概述1.分类问题2.回归问题3.数据生成模型四、无监督学习的目标函数1.聚类2.数据降维五、强化学习参考链接一、为什么需要目标函数？
想变厉害的大白菜·2022-11-15 09:06

机器学习中的目标函数总结

无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数，然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核
zenRRan·2022-11-15 09:58

机器学习——特征工程之主成分分析PCA

2、主要应用场景：数据压缩；消除冗余；消除数据噪声；数据降维，可视化3、理论基础：最大投影方差理论、最小投影距离理论和坐标轴相关度理论4、直观理解：找出数据里最主要的成分，代替原始数据并使损失尽可能的小
羽落黎纹·2022-11-15 07:13

神经网络与深度学习day07-实践：前馈神经网络实现鸢尾花数据集分类

小批量梯度下降法4.5.2数据处理4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型评价4.5.7模型预测思考题总结参考文献深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图
小鬼缠身、·2022-11-14 07:17

matlab svd降维测试数据集,数据降维--SVD&CUR

矩阵的秩秩即维度SVD使用SVD降维SVD示例WehaveusedthreecolumnsforU,Σ,andV,thecolumnsofUandVcorrespondtoconcepts.Thefirstis“sciencefiction”andthesecondis“romance.”Itishardertoexplainthethirdcolumn’sconcept,butitdoesn’t
评述员詹俊·2022-11-13 18:09

降维算法实战项目（1）—使用PCA对二维数据降维（Python代码+数据集）

一、PCA算法PCA算法为主成分分析算法，在数据集中找到“主成分”，可以用于压缩数据维度。我们将首先通过一个2D数据集进行实验，以获得关于PCA如何工作的直观感受，然后在一个更大的图像数据集上使用它。PCA算法的好处如下：1.使得数据集更易使用2.降低算法的计算开销3.去除噪声4.使得结果更易理解线性回归和神经网络算法，都可以先使用PCA对数据进行降维。关于PCA算法的理论部分，可以参考我之前的博
旅途中的宽~·2022-11-11 23:20

【机器学习】基于PCA/LDA的数据降维和可视化（二维+三维）

基于PCA/LDA的数据降维和可视化IntroductionProjectIntroFileIntroToolsIntroCode&DatasetLinkProcessPreparationsofImportsInitializationofdataPCAtwo-dimensionalthree-dimensionalLDAtwo-dimensionalthree-dimensionalVisua
夹小汁·2022-11-11 23:49

机器学习--高维数据降维方法并使用Iris数据集进行降维演示

文章目录前言一、主成分分析（PCA）1.说明2.【例1】基于主成分分析对Iris数据集降维：二、奇异值分解（SVD）1.说明2.【例2】基于奇异值分解对Iris数据集降维。三、线性判别分析（LDA）1.说明2.【例3】基于线性判别式分析对Iris数据集降维四、局部线性嵌入（LLE）1.说明2.【例4】基于局部线性嵌入对Iris数据集降维五、拉普拉斯特征映射（LE）1.说明2.【例5】基于拉普拉斯特
马里奥w·2022-11-11 23:49

使用python简单实现三种常见的降维方法：PCA、t-SNE和Umap（降到二维进行可视化）

三种常见的降维方法：PCA、t-SNE和Umap1.PCA主成分分析方法(PrincipalComponentAnalysis，PCA)是一种使用最广泛的数据降维算法。
风灬陌·2022-11-11 23:16

【机器学习】数据降维

数据降维大纲一、数据降维的简介二、PCA的数学原理三、PCA使用方法及例子四、其他降维算法一、数据降维简介1.为什么要进行降维？在处理现实问题时，我们会发现大部分数据集的维度都高达成百乃至上千。
世界划水锦标赛冠军·2022-11-11 00:46

机器学习笔记之高斯混合模型(一)模型介绍

高斯混合模型介绍示例介绍首先观察一张关于样本集合X\mathcalXX的分布图：从观察的视
静静的喝酒·2022-11-09 13:35

数学建模--数据预处理

数据残缺值和异常值的处理）1、数据残缺①插值②拟合③邻近替换④KNN算法填充2、数据异常①拉依达准则②替换异常值3、数据变换①0-1标准化②z-score标准化③标准化的应用4、数据离散化①等宽法②等频法三、数据降维
派大星先生c·2022-11-06 09:47

用通俗易懂的方式讲解：主成分分析(PCA)算法及案例（Python 代码）

文章目录知识汇总加入方式一、引入问题二、数据降维三、PCA基本数学原理3.1内积与投影3.2基3.3基变换的矩阵表示3.4协方差矩阵及优化目标3.5方差3.6协方差3.7协方差矩阵3.8协方差矩阵对角化
Python数据挖掘·2022-11-04 13:51

拓端tecdat|主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例

主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。
拓端研究室TRL·2022-11-03 18:18

汽车产品聚类分析（分析向）

目录1.项目介绍2.使用工具3.项目分析3.1原数据查看、清洗3.2数据处理3.3数据降维3.4聚类分析3.5详细聚类结果提取1.项目介绍数据car_price.csv包括了205款车的26个字段，以竞品分析为背景
第三方都是156445·2022-11-01 14:18

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类 深入理解Iris数据集

深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：#coding:utf-8importtorch.utils.dataimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorchimportoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpdefinit_Iris
真不想再学了·2022-10-31 11:39

常见的机器学习算法原理及优缺点

三大常见的机器学习任务：回归、分类、聚类还有两大数据降维问题在下节讲述…回归问题（监督学习）：线性回归、回归树、逐步回归。是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模
weixin_43654212·2022-10-31 10:29

kaggel_手写数字识别

本文是博主基于之前练手Kaggle上手写数字识别的入门分析而做的个人总结此案例是读者经过研究多个Kaggle上大神的kernel经验，加上个人的理解，再加入百分之一的运气得到的结果此案例的亮点在于数据降维部分
江流静一·2022-10-30 13:18

【numpy手写系列】用PCA、LDA、SVM与CNN手写人脸识别代码

引言目标在本课程项目中，学生将单独构建人脸识别系统系统学生需要应用主成分分析（PCA）来执行数据降维和可视化，以了解底层数据分布。
大气层煮月亮·2022-10-30 13:45

情感数据对LSTM股票预测模型的影响研究

分析各股票指标的相关性，实现数据降维。基于Kera
Sylvan Ding·2022-10-30 10:35

哈工大硕士生实现11种数据降维算法，代码已开源！

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴
Github中文社区·2022-10-30 02:07

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记 之 第八章：降维

目录第八章降维1维度的诅咒2数据降维的主要方法2.1投影2.2流行学习3PCA3.1保留差异性3.2主成分3.3低维度投影3.4使用scikit-l
xbs118·2022-10-30 02:34

Java多线程【状态与安全问题】

Java多线程【状态与安全问题】一.多线程状态1.1多线程的状态形式1.2状态转化分布图二.多线程的安全问题2.1线程安全问题的概念2.2线程不安全示例2.3解决线程不安全方案2.4Java标准库中线程安全类与不安全类三
Moon Bay·2022-10-29 08:56

【数据挖掘】主成分分析Python实现

目录前言数据预处理导入库读取数据将五种癌症数据集合并进行主成分分析计算样本均值计算样本协方差矩阵计算特征值和特征向量计算累计方差贡献率特征向量选取结果可视化数据降维降维前降维后写在最后前言是对一个数据挖掘作业的记录
鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:26

机器学习（PCA）

机器学习（PCA）前言一、PAC与线性回归之间的关系二、PCA算法前言PCA运用线性代数进行数据降维，属于无监督学习方法之一。
qq_41773103·2022-10-28 15:59

机器学习之PCA

一、PCA基本介绍PCA(PrincipalComponentsAnalysis)-主成分分析算法用于数据降维、可视化、去噪非监督学习算法二、PCA工作原理目标：每次将空间中多维的样本点映射到一条直线上
湫兮如风i·2022-10-28 15:25

实践 | k-means聚类（使用鸢尾花数据集）

使用K-means聚类算法筛实现鸢尾花聚类鸢尾花数据集描述导入相关包直接从sklearn.datasets中加载数据集绘制二维数据分布图实例化K-means类&定义训练函数训练可视化展示对于给定的样本集
大数据界Olu·2022-10-28 07:14

Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类

Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类准备1.导入相关包2.直接从sklearn.datasets中加载数据集3.绘制二维数据分布图4.实例化K-means类，并且定义训练函数5.训练6
小嗷犬·2022-10-28 07:09

机器学习 主成分分析法（PCA）创新 ：基于协方差矩阵的PCA创新（GCPCA）

补充协方差矩阵奇异值什么是PCA（大白话：就是降低维度，例如把一个三维的坐标表示成二维坐标或者一维坐标）PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法
Thomas.杨_·2022-10-26 15:34

OpenCV2：图像的直方图

直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
长风o·2022-10-25 07:16
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