机器学习算法——降维

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距（连续型）变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1．基于变量距离的层次聚类2.基于变量距离的模糊聚类6.2.3变量降维
小胡涂记·2024-01-27 07:49

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和
csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

降维(Dimensionality Reduction)

1.动机一：数据可视化将数据可视化，我们便能寻找到一个更好的解决方案，降维可以帮助我们。假使我们有有关于许多不同国家的数据，每一个特征向量都有50个特征（如GDP，人均GDP，平均寿命等）。
清☆茶·2024-01-26 06:40

第二章 多变量线性回归

因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都
清☆茶·2024-01-26 06:09

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)

本文转载自：https://github.com/apachecn/MachineLearning支持向量机概述支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)：是一种机器学习算法。
Zziven·2024-01-26 06:02

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

在KNN和其他机器学习算法中，常用的距离计算公式包括欧氏距离和曼哈顿距离。两个向量之间，用不同的距离计算公式得出来的结果是不一样的。欧氏距
you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html
Rainysong·2024-01-26 02:52

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。
加百力·2024-01-25 22:38

2024年，AIGC赛道专利文献和软著大全

发明人：周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁二、机器学习算法发表文献Simulationmodelanddropletejectionperformanceofathermal-bubblemicroejector
AI周红伟·2024-01-25 20:30

Redis面试题32

与传统机器学习算法相比，深度学习模型具有以下不同之处：多层结构：深度学习使用具有多个隐藏层的神经网络，这些隐藏层通过堆叠在一起的方式构成了深层结构。这使得深度学习
CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder的详细用法

这在许多机器学习算法中是必要的，因为它们通常不能处理类别数据。1.用法说明#初始化：le=LabelEncoder()#转换标签：encoded_labels=le.fit_tra
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:52

降维算法——LE算法的推导

LE算法简介及其推导1.简单介绍LaplacianEigenmaps是一种降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。
GrandNovice·2024-01-25 15:24

机器学习算法之神经网络算法初识

神经网络算法初识感知机算法1.概述感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（thresholdlogicunit）。其学习能力非常有限，若二分类数据集线性可分，即存在一个线性超平面能将它们分开，则感知机的学习过程一定会收敛而求得适当的权向量；否则感知机学习过程会发生振荡，难以稳定下来。要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元，即
魔术师帽子里的兔子·2024-01-25 12:06

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了大量的机器学习算法和工具，使得机器学习任务更加便捷和高效。
老狼IT工作室·2024-01-25 11:31

机器学习笔记02：特征工程

特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据：标准缩放：2.类别型数据：3.事件类型：4.数据降维
fafagege11520·2024-01-25 09:12

新东方直播爆火：最牛逼的销售就是降维打击

新地方爆火，给我最大的启示就是：最牛逼的销售就是降维打击。东方甄选之所以火，
唐晓涵·2024-01-25 06:42

大模型：人工智能的强大引擎

从简单的机器学习算法到深度学习，再到如今的大模型，AI技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型这一新兴领域，以及它对未来的影响。一、什么是大模型？
GT开发算法工程师·2024-01-25 05:57

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

AIGC时代高效阅读论文实操

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2024-01-24 22:16

实现多维数组扁平化

方法1，使用Arrary.flat()方法实现[[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(Infinity)//[1,2,3,4,5][[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(1)//传入降维的数字得到想要实现的数组
华子Code1024·2024-01-24 19:26

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

“非监督式学习”即算法在训练模型时期不对结果进行标记，而是直接在数据点之间找有意义的关系，或者说输入数据中仅有X变量而没有y变量，特色在于针对X变量进行降维或者聚类，以挖掘特征变
数据科学作家·2024-01-24 19:05

【机器学习】机器学习8大调参技巧！

机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。有多种工具和方法可用于调整超参数。
风度78·2024-01-24 16:55

机器学习入门基础-决策树

决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。决
风度78·2024-01-24 16:24

影像组学学习笔记(19)-数据标准化、归一化极简概述

1.机器学习算法的要求2.便于横向比较#标准化(影像组学中最常用)#z=(x-u)/s#异常值一般对结果影响不大fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata
北欧森林·2024-01-24 12:51

【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（3）---预测问题：维特比算法（Viterbi Algorithm）详解及Python代码实现

❤️本篇相关往期文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法❤️本文隶属专栏：大道至简之机器学习系列❤️更多精彩文章持续发布，敬请关注本人主页~目录写在前面一、从青蛙跳台阶问题引入动态规划思想二、从序列标注到维特比算法三、维特比算法四、代码实现五、总结写在前面其实到本篇文章，关于HMM三个基本问题中最难的部分已经在前两
五点钟科技·2024-01-24 12:34

无题

今天下午接我大爹上县的来，路上把大刘的三体听了一遍，真降维打击，起承转合，高潮迭起，各种新的认知向你扑面而来。
猫儿巴西·2024-01-24 11:20

Hive 行列转换

单列转多行，降维（单列数组或键值对）示例1：explode(array(…))select...,AfromTlateralviewexplode(ARRAY_FIELD)asA;selectexplode
Byyyi耀·2024-01-24 10:51

机器学习-PCA降维【手撕】

降维算法降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量，其目的是为了让算法运算更快，效果更好，同时可以方便数据可视化。过高的维度特征维度的特征矩阵无法通过可视化，数据的性质也就比较难理解。
alstonlou·2024-01-24 09:52

DT浏览器的人工智能是如何学习知识的

2.机器学习算法：使用各种机器学习算法来处理和分析数据。这些算法可以帮助人工智能识别语言中的模式、规律和关系，并生成新的文本。3.深度学习模型：使用深度
悠然而为之·2024-01-24 05:58

python机器学习算法进阶视频教程 24课 适合进阶学习 高清课件代码全

课程介绍：机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个条统，使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该条统可以在性能上不新学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。授课时长：48小时授课环境：Python3配套资料：高清视频、课件讲义、源码课程目录：01.第一课：机器学习与数学分析02.第二课：概率论与贝叶斯先验03.第三课：矩阵和线性代数
花心五花肉·2024-01-24 02:45

AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型

作者：田小幺编辑：李宝珠，三羊封面图来源：摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的机器学习模型，可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火？据中汽协数据显示，2023年1-11月，新能源汽车在我国的市场占有率已达到30.8%，这背后带来的是锂电池行业的持续繁荣。然而，在锂电池技术之外，固态电池也是资本和企业追逐的方向，甚至被誉为「电动车的终点」。近年来，中美
HyperAI超神经·2024-01-24 00:04

机器学习基石第九讲：linear regression

Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第十讲介绍线性回归问题（linearregressionproblem），从这一讲开始课程介绍具体的机器学习算法
Marcovaldo·2024-01-23 22:52

如何破解分布式系统无法逃避的“降维打击”？

11月27日，某云多个地区云控制台及openAPI访问出现异常，影响Redis等多个数据库产品，所幸未对实例运行出现故障。这已是该云厂商11月内第二次出现故障——上一次故障几乎影响全线数据库产品，并波及业务运行。无独有偶，27日晚，另一互联网厂商云平台又爆出超大规模故障，几乎所有上线业务均受到不同程度影响，故障时间长达8小时……云平台接连出现事故，背后原因众说纷纭，但总让人们不得不再次思索这个话题
sunnywell111·2024-01-23 22:42

11.2因子分析实践

数据来源商户o2o数据示例11.2.1因子分析操作打开数据文件--分析--降维--因子--因子分析--因子分析对话框将网点刘浏览量，论坛浏览，线上广告费用，地面推广引入量，线下广告费用，实体店铺货量，实体店访客数
Joypang·2024-01-23 18:57

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

我们将揭开机器学习背后的神秘面纱，解释监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的机器学习算法。目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、·2024-01-23 17:42

最好用的AI写作神器都在这了

伏案深思，提笔难落，灵感犹如挤牙膏般难寻，这是大多数文字工作者的常态，但是人工智能技术的不断发展，AI写作软件逐渐成为了现代写作的新宠，大大释放了大脑的压力，这些软件利用强大的自然语言处理和机器学习算法
bigfish5135·2024-01-23 15:55

AI自动写文章的软件有哪些？分享五款实用的

这些写作软件利用强大的自然语言处理和机器学习算法，能够自动生成文章，为写作工作提供了极大的便利。
bigfish5135·2024-01-23 15:24

机器学习：什么是监督学习和无监督学习

目录一、监督学习（一）回归（二）分类二、无监督学习聚类一、监督学习介绍：监督学习是指学习输入到输出（x->y）映射的机器学习算法，监督即理解为：已知正确答案对其学习结果进行监督原理：提供算法示例以供学习
带带琪宝·2024-01-23 09:59

机器学习算法实战案例：使用 Transformer 进行时间序列预测

自ChatGPT问世以来，大型语言模型（LLMs）已经引起巨大轰动，取得的成果令人印象深刻。LLMs成功的关键在于它们的核心构建模块，即transformers。在本文中，我们将提供一个在PyTorch中使用它们的完整指南，特别关注时间序列预测。在本文中，我们将从理论介绍transformers开始，然后转向在PyTorch中应用它们。为此，我们将讨论一个选定的例子，即预测正弦函数。我们将展示如何
Python算法实战·2024-01-23 09:56

阿里巴巴开源联邦学习框架FederatedScope

5月5日，阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope，声称可以在不共享训练数据的情况下开发机器学习算法，从而保护隐私。，其源代码现已在Apache2.0许可下发布在GitHub上。
魏铁锤爱摸鱼·2024-01-23 06:09

2024年美国大学生数学建模思路 - 案例：感知机原理剖析及实现

type=blog1感知机的直观理解感知机应该属于机器学习算法中最简单的一种算法，其原理可以看下图：比如说我们有一个坐标轴（图中的黑色线），横的为x1轴，竖的x2轴。
m0_71450098·2024-01-23 03:33

图书推荐系统(JSP+java+springmvc+mysql+MyBatis)

这种系统通过分析用户的阅读历史、偏好设置、社交网络等数据，采用机器学习算法为用户提供个性化的图书推荐。这不仅提升了用户满意度和阅读效
怡景毕设项目·2024-01-23 00:39

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

自编码器通常用于数据降维、特征学习、去噪等任务。在基础架构设计中，基于自编码器的架构
giszz·2024-01-23 00:34

机器学习-随机森林【手撕】

随机森林集成学习算法概述集成学习不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，基本上现在的所有机器学习都能看到集成学习的身影目标综合考虑多个弱评估器的结果，综合得到最终的结果
alstonlou·2024-01-23 00:24

10X单细胞（10X空间转录组）轨迹分析之绘图

图片.png今天我们借助别人的数据，用monocle的轨迹分析结果和Seurat的降维结果实现这张图，从而让轨迹分析在UMAP图上可视化。
单细胞空间交响乐·2024-01-22 23:47

PCA,LDA的C++实现（内附代码~）

源代码获取通道：C++实现LDA，实现PCApca_z运行结果：LDA_Z运行结果：原理简单易懂，用于降维。
Z_shsf·2024-01-22 22:39

基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库， 我构建了一个电影推荐系统

传统推荐系统随着支持向量机（SVM）等机器学习算法的发展，引入transf
Python算法实战·2024-01-22 10:00

我们还能买房吗？

万变不离其宗，这是思维方式的降维打击。拼死命的去研究数据，累死也看不明白。第一我们要明确一点，大城市的发展必然的。城市是人类最伟大的发明，没有城市，也就没有文明。
不完美世界·2024-01-22 10:47
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