特征选择降维第13页

使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第五章)

ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第二章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第三章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第四章)第5章:使用ArchR聚类大部分单细胞聚类算法都在降维后空间中计算最近邻图

xuzhougeng·2023-11-28 03:00

t-SNE降维算法详解（附matlab代码）

相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据，并且原始数据的相对相似性非常

行走的参考文献·2023-11-27 21:47

《动感和狂放》

练瑜伽；下午：练字…傍晚：散步；夜晚：8点，舞蹈、答家长问…如果可以，真想连上两节瑜伽课如果可以，真想练字一整天如果可以，真想散步一直散下去如果可以，跳舞就这么一直跳下去如果可以，我真不想接学生家长电话降维沟通

祝秀·2023-11-27 15:24

每日一题——力扣——各位相加

大家刚开始做这题是可能没有什么头绪，所以我给这道题来个降维打击，让大家一目了然就拿上面的输入38的例子来说，

爱编程的晖哥·2023-11-27 11:02

超全总结 | 用于空间分辨转录组数据分析的统计和机器学习方法

空间转录组学数据分析工作通常包括多个阶段：第一步是数据预处理，通常包括质量控制、基因表达标准化、降维和细胞类型注释。可以通过空间分解、基因插补和标签转移进一步提高数据的丰富性。

尐尐呅·2023-11-27 08:24

详细解答T-SNE程序中from sklearn.manifold import TSNE的数据设置，包括输入数据，绘制颜色的参数设置，代码复制可用！！

t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写1、可运行的T-SNE程序2.实验结果3、针对上述程序我们详细分析T-SNE的使用方法3.1加载数据3.2TSNE降维

小桥流水---人工智能·2023-11-27 03:13

脑电信号特征提取方法与应用

典型的脑电信号分析流程如下：(1)数据采集；(2)数据预处理；(3)特征提取；(4)特征选择；(5)模型训练与分类；(6)性能评估。

茗创科技·2023-11-27 03:21

Seurat Tutorial 1：标准分析流程，基于 PBMC 3K 数据集

目录1设置Seurat对象2标准预处理工作流程2.1QC和选择细胞进行进一步分析3数据归一化4识别高变特征（特征选择）5标准化数据6执行线性降维7确定数据集的维度8细胞聚类9运行非线性降维(UMAP/tSNE

生信小博士·2023-11-27 02:09

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第12讲 - 课程笔记

文本分类与聚类文本分类文本——领域信息分类传统机器学习方法文本表示向量空间模型——BoW模型词的权重词频TF布尔变量逆文档频率IDFTF-IDF特征选择文档频率：根据训练语料中的文档频率，对所有特征进行排序词频

支锦铭·2023-11-27 00:08

58同城算法工程师一面＆二面面试题

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐一面40min1.Gbdt和xgboost的区别XGBoost是对GBDT的改进和扩展，它提供了更高的效率、更好的性能、正则化技术、内置特征选择等功能。

深度之眼·2023-11-26 23:29

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

文章目录前言一、PCA的主要步骤如下：二、下面是一个Python代码示例，使用PCA将四维数据降维到二维：总结前言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛使用的数据降维方法

小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

主成分分析（PCA）理解

1.主成分分析思想总结主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用于数据降维和特征提取的数学方法。

波波玩转AI·2023-11-26 18:37

机器学习作业——主成分分析PCA

（二）主成分分析法怎么做到的降维？（三）主成分分析法具体怎么做呢？——降维（四）主成分分析法具体怎么做呢？

青春是首不老歌丶·2023-11-26 18:35

机器学习——主成分分析法(PCA)

目录简介代码实现主成分分析法、层次分析法、因子分析法的选取和使用简介优点：1、降维2、过滤因素之间的相关性由特征向量构成，而且每个特征向量无关性决定了主成分的分量线性无关。

bw876720687·2023-11-26 18:33

『机器学习』 ——主成分分析法（PCA）

文章首发地址见个人博客主成分分析法一个非监督学习的机器学习算法主要用于数据的降维通过降维，可以发现更便于人类理解的特征其他应用：可视化；去噪1主成分分析法1.1什么是主成分分析法举一个简单的例子，上面的图片中这组数据具有两个特征分别为特征一和特征二

Mr黄黄黄黄黄先森·2023-11-26 18:02

机器学习算法——主成分分析（PCA）

目录1.主体思想2.算法流程3.代码实践1.主体思想主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）常用于实现数据降维，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，使得映射后的数据具有最大的方差

哈密瓜Q·2023-11-26 18:01

使用Python进行特征选择

在机器学习中，特征选择是从数据集中可用的特征中选择相关和重要特征（变量或属性）的子集的过程。选择特征的目的是通过减少数据的维度，同时保留最具信息性和相关性的特征，来提高机器学习模型的性能。

python收藏家·2023-11-26 18:47

tidyverse数据特征学习

目录特征缩放1，标准化-scale2，归一化-rescale3，行规范化4，数据平滑特征变换1.非线性特征2.正态性变换3.连续变量离散特征降维特征缩放不同数值型特征的数据量纲可能相差多个数量级，这对很多数据模型会有很大影响

hx2024·2023-11-26 17:11

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类、降维

macan_dct·2023-11-26 14:22

R语言Lasso回归提取关键特征

Lasso回归是一种经典的特征选择方法，可以用于从众多特征中挑选出对目标变量具有重要贡献的关键特征。以下是用R语言实现Lasso回归提取关键特征的步骤：导入数据首先，需要导入数据集。

Mrrunsen·2023-11-26 13:06

R语言实现Lasso回归

一、Lasso回归Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression）是一种用于线性回归和特征选择的统计方法。

皮肤科大白·2023-11-26 13:32

【深度学习笔记】02 线性代数基础

线性代数基础线性代数基础标量向量长度、维度和形状矩阵张量算法的基本性质降维非降维求和点积（DotProduct）矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法范数线性代数基础标量标量由只有一个元素的张量表示importtorchx

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:22

【思维模型】系列2－逻辑层次模型。

层次越高，越容易形成降维打击。应用场景:1朋友抱怨环境太吵，没有复习好，所以考试没考好。分析:他是[环境]层次找原因，你该在[行为]层次找原因，可以这么说"下次

咕咚谷·2023-11-26 04:27

大模型微调技术

全量微调部分参数微调Adaper-Tuning降维的意义计算和存储成本去除冗余和噪声—特定任务训练数据有限减少模型复杂度避免过拟合风险适应任务需求过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在新的未见过的数据上表现较差的现象模型过于复杂

数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:19

胡八一视频号直播复盘

、人格化法则（不要完美人设）2、吸引力法则（人品、三观、专业、格局）3、利他法则（成人达己，吃亏是福）4、被动法则（被动社交＞主动社交）势能+个人魅力5、筛选法则（付费）（对等社交为主，少量升维社交和降维社交

天启雅典娜·2023-11-25 17:08

python 残差图_利用matplotlib绘制多元自变量的回归残差

我使用了一种特征选择方法来选择前10个最重要的特性，所以我不想使用48个自变量，而是要集中在10个。

weixin_39829166·2023-11-25 15:21

基于android平台的笔记簿,机器学习笔记簿降维篇 LDA 01

机器学习中包含了两种相对应的学习类型：无监督学习和监督学习。无监督学习指的是让机器只从数据出发，挖掘数据本身的特性，对数据进行处理，PCA就属于无监督学习，因为它只根据数据自身来构造投影矩阵。而监督学习将使用数据和数据对应的标签，我们希望机器能够学习到数据和标签的关系，例如分类问题：机器从训练样本中学习到数据和类别标签之间的关系，使得在输入其它数据的时候，机器能够把这个数据分入正确的类别中。线性鉴

王润莲·2023-11-25 14:07

Tabular特征选择基准

为了防止在后续的下游建模中过拟合，数据科学家通常使用自动特征选择方法来获得特征子集。Tabular特征选择的现有基准建立在经典的下游模型，合成的toy数据集上。

tzc_fly·2023-11-25 13:33

matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法详细过程版)

一、算法原理1、平面拟合 PCA是一种数学变换的方法，利用降维的思想在变换中保持变量的总方差不变，将给定的一组变量线性变换为另一组不相关的变量，并且使变换后的第一变量的方差最大，即第一主成分，其他分量的方差依次递减

点云侠·2023-11-25 12:39

决策树学习

DT学习通常包括3个步骤：特征选择、DT的生成与DT的修剪。DT的生成只考虑局部最优，而DT的剪枝

MusicDancing·2023-11-25 11:14

单细胞转录组数据分析课件||6. Dimensionality reduction of scRNA-seq data

本课件介绍了单细胞数据分析过程中的降维分析。为什么要降维？在单细胞分析中两种降维方式的区别？

周运来就是我·2023-11-25 07:27

【财富思维】你的思维层次，决定了你能走多远

前两年有个词，叫“降维攻击”，大概意思就是以高级生物去打低级世界的生物，一打一个准。举个例子，我们在打游戏的时候，为了通过关卡，有时再怎么出招，再怎么加快速度也无济于事。

苏生旺·2023-11-25 06:28

《最爱学习》Day4

升维思考，降维打击。打造自己的多维竞争力，时间管理是基础的能力。2.触摸底层规律与逻辑培养一个习惯，不是21天，也不是280天，是要把习

伊美丽人·2023-11-25 02:11

深度学习之七（深度信念网络和受限玻尔兹曼机器）

概念深度信念网络（DeepBeliefNetworks，DBN）和受限玻尔兹曼机器（RestrictedBoltzmannMachines，RBMs）都是无监督学习的模型，通常用于特征学习、降维和生成数据

贾斯汀玛尔斯·2023-11-24 18:04

机器学习---SVM一些简单的例子（XOR逻辑分类、最大间隔超平面、一维回归、SVM分类、权重、类别不平衡、核函数、单变量特征选择、参数C、非线性核、不同类型的SVM、正则化参数、RBF核参数组合）

1.XOR逻辑分类利用非线性支持向量机进行XOR逻辑的二元分类，并将决策函数在输入空间上的分布情况可视化展示出来。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmxx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.linspace(-3,3,500))np.random.seed(0)X

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:02

DFS序和欧拉序的降维打击

1.DFS序和时间戳1.1DFS序定义：树的每一个节点在深度优先遍历中进、出栈的时间序列。如下树的dfs序就是[1,2,8,8,5,5,2,4,3,9,9,3,6,6,4,7,7,1]。下图为生成DFS的过程。对于一棵树进行DFS序，除了进入当前节点时对此节点进行记录，同时在回溯到当前节点时对其也记录一下，所以DFS序中一个节点的信息会出现两次。Tips：因为在树上深度搜索时可以选择从任一节点开始

一枚大果壳·2023-11-24 17:23

机器学习第12天：聚类

如果智能是蛋糕，无监督学习将是蛋糕本体，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习是蛋糕上的樱桃”现在的人工智能大多数应用有监督学习，但无监督学习的世界也是广阔的，因为如今大部分的数据都是没有标签的上一篇文章讲到的降维

Nowl·2023-11-24 16:04

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用

Le0v1n·2023-11-24 15:41

5 决策树(python代码)

包括特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。

奋斗的喵儿·2023-11-24 10:45

K-Means

再比如，聚类可以用于降维和矢量量化（vectorquantization），可

诗云HSY·2023-11-24 10:31

机器学习——1.Sklearn：特征工程

数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取TfidfVevtorizer特征预处理归一化标准化特征降维降维特征选择过滤式主成分分析

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

sklearn专题四：降维算法

目录1概述1.1从什么叫“维度”说开来2PCA与SVD2.2重要参数n_components2.2.1迷你案例：高维数据的可视化2.2.2最大似然估计自选超参数2.2.3按信息量占比选超参数2.3PCA中的SVD2.3.1PCA中的SVD哪里来？2.3.2重要参数svd_solver与random_state2.3.3重要属性components_2.4重要接口inverse_transform2

Colorfully_lu·2023-11-24 05:50

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参

机器学习之心·2023-11-24 03:59

成为AI产品经理——模型构建过程(上)

目录一、背景1.对内2.对外二、模型构建过程1.模型设计2.特征工程①数据清洗②特征提取数值型数据标签/描述类数据特征非结构化数据（处理文本特征）网络关系型数据③特征选择④训练集/测试集一、背景虽然产品经理不需要参与到模型构建工作中

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:37

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（二）：数据降维可视化

第二节：数据降维可视化加载所需的R包和质控过滤后的数据首先，我们加载分析所需的R包和上一节中质控过滤后的数据集。

Davey1220·2023-11-24 01:30

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

极智AI | pytorch改变tensor维度的方法

在很多的时候，咱们需要改变tensor的维度来适应咱们的计算，包括升维、降维、变维。在pytorch中有很多方法可以用来改变tensor的维度。

极智视界·2023-11-23 23:58

局部保持投影（Locality preserving projections，LPP）

方法概述核心思想有映射Ym∗n=f(Xd∗n)\underset{m*n}{Y}=f(\underset{d*n}X)m∗nY=f(d∗nX)，能够实现将d维的样本变换到m维空间之中假设：对于一个好的降维方法

孤嶋·2023-11-23 16:21

基于PCA算法的点云平面拟合

点云侠·2023-11-23 13:19

实用篇 | T-SNE可视化工具详情及代码示例

简要了解TSNETSNE，降维方法之一。降维在机器学习中非常重要。这是因为如果使用高维数据创建模型，则很容易欠拟合。换句话说，有太多无用的数据需要学习。

夏天｜여름이다·2023-11-23 08:56

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