特征工程-数据降维第32页

主成分分析/因子分析与线性映射

数据降维，包括主成分分析PCA和因子分析FA，都离不开特征值和特征向量。今天先不细说特征值和特征向量，先说一说理解数据降维的一个关键概念，线性映射。

北理工附中J·2022-12-08 12:42

通俗地讲讲数据降维的原理

什么是数据降维？关于这个问题，很多专家的说法都非常学术，估计很多普通人听不懂。所以，这里用通俗的语言解释一下，希望有助于更多的入门新人理解。

北理工附中J·2022-12-08 12:11

从零开始：机器学习的数学原理和算法实践--学习笔记（2）

数据准备阶段数据采集数据清洗:去除不合理的值、缺失值处理不均衡样本处理:上采样、下采样数据类型转化:one-hot编码数据标准化:max-min标准化、z-score标准化（将数据转化为均值为0，方差为1的正态分布）特征工程特征构建特征提取特征选择

weixin_45752264·2022-12-08 12:54

NNDL 实验3 线性回归

数据集构建.2.3.2模型构建2.3.3模型训练2.3.4模型评估2.4Runner类介绍2.5基于线性回归的波士顿房价预测2.5.1数据处理2.5.1.2数据清洗2.5.1.3数据集划分2.5.1.4特征工程

喝无糖雪碧·2022-12-08 11:34

新年第一篇---算法浅谈

在数据挖掘里面，要单独的会机器学习的特征工程，和其它的领域的知识，比方金融公司，可能要知道一些金融公司业务方面的知识。数据挖掘，可能有几个附加的知识也需要知道，有的数据挖掘岗，它需要一些机器

L先生AI课堂·2022-12-08 10:29

风控模型师面试准备--技术篇

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56175215一.算法逻辑回归决策树集成学习（随机森林，Adaboost，GBDT，XGBOOST，LightGbm）二.特征工程三.模型评估与优化一

大山6688·2022-12-08 10:52

数值处理--特征工程

1.特征工程特征归一化问：为什么需要对数值类型的特征做归一化？分析解答：为了消除数据特征之间的量纲影响，对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。

小虾仁芜湖·2022-12-08 10:17

【14】数学建模 | 主成分分析 | 数据降维后聚类、回归

一、主成分分析的原理这篇文章将对主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)进行复盘，主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化二、问题的提出在实际问题研究

Cohen_ina·2022-12-08 09:47

机器学习入门之PCA与ICA

PrincipalComponentAnalysis)算法流程独立成分分析ICA问题引入算法基于最大似然估计ICA的经典假设与不确定性经典假设不确定性ICA无法确定的因素小结本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第六篇，主要关于数据降维时常用的算法

小菜羊~·2022-12-08 01:30

R机器学习：特征工程与特征选择的介绍

看了很多高深的算法之后，感觉还是看不懂哦，今天又来代大家复习基本功，一个是特征工程，另一个是特征选择。

公众号Codewar原创作者·2022-12-07 22:00

matlab高维数据降维方法,数据分析：常用的降维方法

主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数

孔小哥·2022-12-07 18:28

matlab简单实验之二维数据降维

实验目的1.通过实验操作进一步掌握主成分分析算法；2.掌握协方差矩阵及其计算；3.学会Matlab进行模式识别算法编写。实验原理1.随机生成一组类似于椭圆形2维数据（或使用课程资料中的pcaData.txt数据）pcaData.txt下载链接提取码：ayfm。并显示；其数据其实是一个2*45的矩阵。在二维坐标里显示是近似以个三点椭圆形。2.PCA算法实现；计算出特征向量，并在原数据中标出方向；3.

云507·2022-12-07 18:58

【老生谈算法】matlab实现数据降维PCA算法源码——PCA算法

matlab实现数据降维PCA算法源码1、文档下载：本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载序号文档（点击下载）本项目文档【老生谈算法】matlab实现数据降维PCA算法源码.docx2、

阿里matlab建模师·2022-12-07 18:53

【20211208】【Matlab】使用Matlab中的pca函数实现数据降维，并将数据可视化

1.pca函数使用方法[coeff,score]=pca(data);（1）输入参数data：待降维的数据集（2）输出参数coeff：主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量；score：主成分，即样本在低维空间的投影，也就是降维后的数据。注意：score的维度和原始样本data的维度一致，如果想要降到k维，只需选取score的前k列即可~%%clear;clc;closeall;warningof

Satisfying·2022-12-07 18:21

Python中的时序分析工具包推荐（2）

导读在前期推文Python中的时序分析工具包推荐（1）中介绍了时序分析的三个工具包，分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。

Small_Teenager·2022-12-07 17:11

python 特征工程_特征工程总结：R与Python的比较实现

文前提要特征工程概述特征选择的一般步骤特征工程的主要包含的内容框架特征选择的主要方法和python与R的比较实现目录1.特征工程概述2.特征工程知识框架3.特征工程的一般步骤4.特征选择的python与

weixin_40001634·2022-12-07 14:56

机器学习_第一天（特征工程：特征抽取+特征预处理+特征降维）

大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，机器学习重点是：分析大量的数据分析具体的业务应用常见的算法特征工程、调参数、优化机器学习的数据多为文件形式（csv），不使用mysql（mysql读取速度慢；

唐僧不爱八戒·2022-12-07 13:22

特征工程—特征预处理及K-近邻算法总结

五、特征工程—特征预处理1.特征预处理概念通过一些转换函数将特征数据转换为更加适合算法模型的特征数据的过程。2.为什么要进行归一化/标准化？

王涛涛.·2022-12-07 13:13

特征工程特征预处理归一化与标准化、鸢尾花种类预测代码实现

一、特征预处理特征工程目的：把数据转换成机器更容易识别的数据scikit-learn：提供几个常见的实用程序函数和转换器类，以将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示形式。

learning-striving·2022-12-07 13:41

实体关系联合抽取方法综述（有监督）

目录1概述：1.1方法简介1.2联合抽取模型挑战2所需预备知识3基于特征工程的联合抽取4基于神经网络的联合抽取4.1基于共享参数的联合抽取模型4.1.1实体对映射到关系4.1.2头实体映射到关系、尾实体

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-07 12:21

PCA降维—原理简述及代码实现

PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现应用数据PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据，目标变量为标称型数据的数据集，例如下面的西瓜数据集：密度含糖量是否好瓜

迦零·2022-12-07 12:05

机器学习神器Scikit-Learn保姆级入门教程

建模无敌：用户通过scikit-learn能够实现各种监督和非监督学习的模型功能多样：同时使用sklearn还能够进行数据的预处理、特征工程、数据集切分、模型评估等工作数据丰富：内置丰富的数据集，比如：

数据不吹牛·2022-12-07 10:13

人工智能与机器学习

Mindtechnist·2022-12-07 07:30

机器学习笔记：KNN算法pandas结合scikit-learn实现

计算已知类别中的点与当前点的距离2、按距离递增次序排序3、选取与当前点距离最小的K个点4、统计前K个点所在类别出现的频率5、返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类3、机器学习流程：1、获取数据2、数据基本处理3、特征工程

xMathematics·2022-12-07 05:04

解决过拟合现象的六种姿势

3降低特征的数量对于一些特征工程而言，可以降低特征的数量——删除冗余特征，人工选

飞驰的拖鞋·2022-12-07 01:33

机器学习数据分析——数据特征选定

特征处理是特征工程的核心部分，scikit-leam提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理、特征选择、降维等。

小零呦·2022-12-06 14:16

机器学习之数据特征选定

1、前言特征工程：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是必进这个上限而已。因此特征工程的本质就是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取合适的特征，以供算法和模型使用。

疋瓞·2022-12-06 14:11

吴恩达机器学习笔记 —— 15 降维

比如把二维数据降维到一维：或者数据从三维降维到2维。降维的另一个作用就是进行可视化，比如我们的数据有很多维度，如果想要在图形上展示各个数据，分析其关系是很难的。那么就可以把数据降维到二维：

xing halo·2022-12-06 12:01

吴恩达机器学习笔记（十三）——降维

1.降维应用：数据压缩降维首先是可以用于数据压缩的，例如将2维数据降维成一维数据，就可以将存储量减小一半，如下图所示：又如下面从三维降至二维的数据所示：2.降维应用：可视化降维还可以将原本无法可视化的数据通过降维从而进行可视化

XHHP·2022-12-06 12:29

特征工程(Feature Engineering)

一、特征工程的重要性有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已，在楼主本人亲自做的机器学习项目中也发现，不同的机器学习算法对结果的准确率影响有限，好的特征工程以及数据集才影响到了模型本质的结果

weixin_33725807·2022-12-06 12:56

吴恩达机器学习笔记九 PCA降维

1.数据降维 数据降维的动力主要来自数据压缩和数据可视化。下图中的数据虽然是在一个三维空间里，但是用一个二维的平面基本上就是可以描述出来的，所以我们可以把数据降到二维。

qsdzxp·2022-12-06 12:24

手把手带你入门和实践特征工程的万字笔记（附代码下载）

说起特征工程，都说是机器学习建模中最为重要而且费时的一项工作，而且它涉及的知识点会非常地多，经验老道的老司机自然是轻车熟路了，但对于刚刚入门的新手司机，学习到的知识点都是东一点西一点的，不够系统化，本篇文章是在阅读了一本评分极高的特征工程书籍

Datawhale·2022-12-06 12:46

天池算法大赛思路和代码分享

目录：思路概述1，数据探索2，特征工程3，机器学习模型的初步预测和特征工程4，变量衍生和PCA降维5，多模型融合预测赛题介绍详见天池官网：UNiLAB智慧能源系统大数据分析赛赛道2:不完整电压数据的电力系统稳定性评估

彩峰·2022-12-06 12:45

Kaggle竞赛入门教程案例

Kaggle比赛入门新手教程（房价预测案例：前篇）Kaggle房价预测全流程详解竞赛链接与背景介绍竞赛代码解析导入工具包数据加载数据预处理异常值初筛标签值对数变换明确变量类型缺失值处理特征工程特征创建：

小寒涵·2022-12-06 10:20

每天五分钟机器学习：降维算法的另外一种应用——数据的可视化

比如使用降维技术将数据降到三维或者两维，这样就可以进行数据的可视化操作降维一般来说我们人类能够想象到的就是三维，但是数据集的特征一般远远超过三个，所以原始数据进行可视化是很难得，为了变得容易，我们可以将数据进行降维操作，将数据降维到

幻风_huanfeng·2022-12-06 06:27

模式识别和机器学习实战-降维算法（PCA）- Python实现 - 半导体数据进行降维处理和人脸检测

文章目录前言一、降维算法1.算法介绍2.主成分分析PCA3.在Numpy中实现PCA二、利用PCA对半导体制造数据降维三、实战四、代码1.主成分分析PCA2.对半导体数据进行降维处理3.人脸检测算法前言降维是指采用某种映射方法

能智工人_Leo·2022-12-06 01:44

NLP算法工程师知识点

神经网络方法的优势在于能够自动学习构建特征，从而避免了繁琐的特征工程。

北巷！！·2022-12-05 19:55

随机森林matlab降维,讨论记录｜用随机森林对生存数据降维，筛选signature

昨晚，小伙伴收到了大鱼海棠为我们带来的FigureYa182RFSurv，使用随机森林对生存数据降维，根据变量重要性排序并筛选基因组成prognosticsignature。

weixin_39532754·2022-12-05 18:06

【李佳辉_周报_2022.10.23】

文章目录1.本周学习主要内容1.1Transformer和Bert1.2机器学习模型部署1.3基于DQN的强化学习算法1.4机器学习特征工程的复习2.所遇到问题及代办3.本周重点3.1Transformer

qq_44954885·2022-12-05 14:06

【特征工程】判断一组数据的分布形态

思考：输入到NN模型中的特征要做归一化处理，我看到airbnb对特征归一化的方式因特征而异，这点惊讶到我，我当前的工作中，对特征归一化处理方式是同一种。然而并不知道特征服从什么分布，或许选择了一个大家通用的归一化方法？这个不得而知。言归正传，airbnb根据不同特征做不一样的归一化，因为他们对数据进行了观察，发现了部分长尾数据，因此做了log的归一化处理[1]，这点很惊喜。在我刚工作的时候，也有人

凝眸伏笔·2022-12-05 13:30

PCA 降维 + 基于轮廓系数确定K-Means最优簇数

第一步将数据降维3维pca=PCA(n_components=3)pca_weight_vec=pca.fit_transform(weight_vec)pca_weight_vec[0:5]第二步基于轮廓系数的最优簇数

yangwangzai·2022-12-05 12:32

机器学习面试题-第六章特征工程（大厂必问，历经半年整理）

6.特征工程数据预处理有哪些方法？6.1特征选择6.1.1什么是特征选择？为什么需要它？特征选择的目标?6.1.2有哪些特征选择技术？‍

cc13186851239·2022-12-05 11:21

【机器学习】机器学习中必知必会的 8 种降维技术，最后一款超硬核！

数据科学家将大部分时间花在数据清洗、特征工程和执行其他数据整理技术上。降维是数据科学家在执行特征工程时使用的技术之一。

风度78·2022-12-05 09:39

详解主成分分析PCA

主成分分析（Principalcomponentsanalysis），简称PCA，是最主要的数据降维方法之一。本文从PCA的思想开始，一步一步推导PCA。

霞客环肥·2022-12-05 08:53

机器学习數據降維之主成分分析(PCA)

文章目录前言数据降维是什么？

名难取aaa·2022-12-05 07:31

数据预处理、特征工程

神经网络的数据预处理数据预处理的目的是使原始数据更适合用于神经网络处理，包括向量化、标准化、处理缺失值和特征提取。1.向量化神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量（在特定情况下可以是整数张量）无论处理什么数据都必须将其转化为张量，这一步叫做数据向量化。2.值标准化我们在手写数字识别的例子中，开始时图像数据被编码为0-255范围内的整数，这表示图像的灰度值，将这些数据输入到网络之前，我们需要将其

傲骨你也配·2022-12-04 23:26

Deep Learning with Pytorch_002

chapter03_深入研究神经网络的构建块_2机器学习问题的解决方案框架机器学习项目的工作流程包括问题陈述、评估、特征工程和避免过拟合问题定义和数据集创建要定义问题，包括两件重要的事情：输入数据和问题的类型

种子123·2022-12-04 22:13

tensorboard 数据降维分布图_TSNE如何画出多维数据分布图

论文中一般都会有数据分布的图，很直观的可以看出迁移过程中分类面的改变。那么这种图是怎么画的呢？很容易想到就是降维(PCA等)了。这里使用更高效的T-SNE流行学习法。如果你想深究，可以看看这个博主的教程写得非常详细，还有其他降维方法。如果你想学我这样大概了解一下就行了，那就可以跳过。怎么才能简单画出二维分布图呢？(三维一样的道理，不过稍微复杂点)我这里以pytorch自带的MNIST和SVHN数据

宇哥讲电影·2022-12-04 21:09

t-SNE算法

t-SNE是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。在实际应用中，t-SNE很少用于降维，主要用于可视化，可能的原因有以下几方面：当我们发现数据需要降维时，一

IvyYin·2022-12-04 21:38

详解 sklearn 中 TSNE可视化

详解sklearn中TSNE可视化数据降维与可视化——t-SNETSNE的参数函数参数表：返回对象的属性表：优化t-SNEBarnes-Hutt-SNE实例HelloWorldS曲线的降维与可视化手写数字的降维可视化数据降维与可视化

Avery123123·2022-12-04 21:37

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