特征选择降维第17页

无任何格外需求的命令行C++飞机大战，内含BOSS，动画，千行代码免费奉上

这个程序的源码没有什么技术要求，一般至少能看懂95%，因为博主是大一上学期写着玩的，当写了一周，还拿它参加了学校的创意编程比赛，结果第一用的ui，直接降维打击了，拿了个二等奖。。。

最后一只三脚兽·2023-11-01 17:21

特征工程实践总结

其中主要包括了数据认知，数据清洗，特征构建，特征选择四个部分。数据认知：基于实际业务场景理解数据内容，发现数据与研究问题的关系。数据清洗：对数据进行规整，移除重复变量、处理缺失、异常数据等。

caomengsi·2023-11-01 14:53

非常“6+5”，助你实现财富突破

第四个关键点，降维。如果在某一个层次上面很难突围，就降一个层次，在低一个甚至几个的层次

郭郭侠·2023-11-01 12:28

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-11-01 11:34

机器学习(六)构建机器学习模型

其中数据预处理包含了对数据的基本处理，包括特征抽取及缩放、特征选择、特征降维和特征抽样；我们将带有类标的原始数据划按照82原则分为训练数据集和测试集。

大模型Maynor·2023-11-01 10:51

深入浅出的TensorFlow可视化工具TensorBoard用法教程（一）

1.TensorBoard的主要功能生成折线图展示图像播放音频生成直方图观察神经网络（数据流图）数据降维分布图1.1生成折线图当我们要对模型的正确率、loss值、学习速度等标量进行可视化时，经常会用到折线图

草尖上的舞动·2023-11-01 09:41

做好一个终生学习者不容易

我来说句真话，不是我们学习力很强，真的是三亚大多数餐饮人没有学习这个概念，这算是一个降维打劫吧。但是，我们看问题一定不能停留在原地，我们要有个长远的眼光。

三亚不仔客应伟·2023-11-01 08:45

可视化 | 数据可视化降维算法梳理

算法流程图像描述ISOMAP算法流程图像描述LLE算法流程图像描述LPP算法流程图像描述tSNE算法流程图像描述UMAP算法流程图像描述本篇博客整理资源来源及代码来源，本篇主要是基于该资源，针对各种数据可视化降维算法流程梳理及可视化实践感知

啦啦右一·2023-10-31 15:54

特征预处理之特征降维(LDA)

一、概念LDA：LinearDiscriminantAnalysis线性判别式分析（NOT：在文本分析领域，还有个LDA的概念，全称为隐含狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation），这个分布主要是运用在自然语言处理中主题模型的建立，注意区分）LDA的核心思想：投影变换后同一标注内距离尽可能小；不同标注间距离尽可能大。二、LDA计算公式：确定在ω下，分离程度最大的方向：三、编

Jana_LU·2023-10-31 08:55

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver

`AllureLove·2023-10-31 02:42

【PCA降维】在人脸识别中的应用

数字生命Allen·2023-10-31 02:37

如何绘制【逻辑回归】中threshold参数的学习曲线

threshold参数的意义是通过筛选掉低于threshold的参数，来对逻辑回归的特征进行降维。

数字生命Allen·2023-10-31 02:36

完整的单细胞分析流程——特征（基因）选择

诸如聚类和降维之类的过程会根据细胞的基因表达谱对细胞进行比较，这涉及将每个基因的差异汇总为一对细胞之间的单个（不相似）或相似的度量。用于此计算的基因的选择对度量的行为和下游分析方法的性能有重大影响。

麒麟991·2023-10-30 23:51

魔方中蕴含什么做事的道理？

有一种方法叫做降维法，什么意思呢？就是先把4阶魔方拼成3阶魔方，然后再用复原3阶魔方的方法来复原它。这就是降维法——把4维降成3维。把4阶拼成3阶其中蕴含了什么做事的道理？

A豆腐干A·2023-10-30 22:43

数据预处理之数据规约

目录一、前言二、PCA的主要参数：三、数据归约任务1四、数据规约任务2一、前言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。

那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:50

Pytorch L1,L2正则化

影响模型参数：L1正则化倾向于将一些模型参数压缩为0，从而实现特征选择和稀疏性。因此，它可以用于特征选择和模型简化。其他特点：由于L1正则化的非光滑性，优化问题在参数接

艺术就是CtrlC·2023-10-30 12:52

“应该”是什么鬼东西？

而说“应该”的人，往往是那个站在更高维度进行降维打击的人。说“应该”的人，知道如何做，但是没有及时说。做“不应该”的人，也许知道如何做也许不知道，但是无论如何，他都做了。

宝孜·2023-10-30 06:56

机器学习 | 决策树算法

2、树的组成根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果3、决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决

西皮呦·2023-10-30 05:29

降维实现

1、维度诅咒许多机器学习问题的每个训练实例涉及数千甚至数百万的特征。正如我们将要看到的，这不仅使训练变得非常缓慢，而且还可能使得找到一个好的解决方案变得更加困难。这个问题通常被称为维度的诅咒。在高维空间中的一个麻烦在于，高维超立方体中的大多数点非常靠近边界。例如，如果选择单位平方（1×1平方）内的随机点，它只有0.4％的可能性位于距离边界小于0.001的位置（换句话说，随机点在任何维度上都不太可能

单调不减·2023-10-30 04:01

统计学习方法决策树

文章目录统计学习方法决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成ID3算法C4.5的生成算法决策树的剪枝CART算法CART回归树的生成CART分类树的生成CART剪枝统计学习方法决策树阅读李航的《统计学习方法

Air浩瀚·2023-10-30 04:14

降维方法综述

首先要明白，降维往往是为了在降低计算量的同时，尽量保持原来样本的分布PCA对于正交属性空间中的样本点，用超平面对样本进行表达需要满足最近重构性及最大可分性理论基础基本假设如下，投影变换后得到的新坐标系为对样本进行中心化过程推导

长安逸魂·2023-10-30 04:35

机器学习：特征选择

目录简介FilterFilter1.去掉取值变化小的特征（Removingfeatureswithlowvariance）Filter2.单变量特征选择(Univariatefeatureselection

switee·2023-10-30 02:08

特征选择之卡方验证java_机器学习之特征选择

特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。

weixin_39809140·2023-10-30 02:08

机器学习基础：特征选择

目录1.需要特征选择的原因2.特征选择的方法2.1Wrappers包装法2.1.1可实现的Wrapper方法：sequentialforwardselection（贪心法）2.1.2可实现的Wrapper

小羊和小何·2023-10-30 02:07

机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？

一、引言特征选择在机器学习中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们从大量的特征中挑选出对目标变量具有最大预测能力的特征。

笑不语·2023-10-30 02:36

python特征选择的过程_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。

weixin_39916355·2023-10-30 01:49

Swift 高阶函数

项目中比较常用比较常用顾名思义是过滤接受一个过滤条件的闭包，返回一个新的数组map函数使用一个闭包，使用闭包去处理这个元素，返回一个新的数组flatmap在4.1的时候被弃用，当数组中包含可选值或者nil的时候建议使用compactMapflatmap可以降维

Mannyao·2023-10-29 22:03

高途围棋课（第一课）

真是一门宝藏课程，如果小时候能学到这样的课，也不至于现在被某某人降维打压。好好学习天天向上呀！

初见四叶草·2023-10-29 21:17

卷积神经网络（CNN）——学习笔记

其特点有：能够有效提取图像特征——卷积操作能够将大数量级的图像降维为小数量级——池化操作原理结构卷积神经网络的结构为：输入层(Input)、卷积层(Conv)、池化层(Pool)、全连接层(FC)、输出层

weixin_43898617·2023-10-29 16:23

【光伏功率预测】白鲸算法结合变分模态分解优化核极限学习机BWO-VMD-KELM光伏发电功率预测【含Matlab源码 3213期】

而变分模态分解可以用来对输入数据进行降维处理，从而减少核极限学

Matlab领域·2023-10-29 15:42

一篇文章了解KPCA算法：从原理到Python代码实现全面解析

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

小Z的科研日常·2023-10-29 14:43

python数据趋势算法_基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。

weixin_39777540·2023-10-29 14:12

python降维之时间类型数据的处理_【Python算法】数据降维概述

数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解

weixin_39989980·2023-10-29 14:12

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c

Luara_lyy·2023-10-29 14:12

数据特征工程 | 基于PCA算法（Python）

随着数据量的不断增加和数据维度的不断扩展，如何进行高效的数据降维处理成为了一个热门话题。在数据分析领域，PCA算法作为一种常用的数据降维方法，可以对多个特征进行降维，提高计算效率和降低存储空间需求。

算法如诗·2023-10-29 14:42

特征工程——数据降维

基于特征选择的降维基于特征选择的降维指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，整个过程不产生新的维度。

李代数·2023-10-29 14:42

数据特征工程 | 基于KPCA算法（Python）

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

算法如诗·2023-10-29 14:41

LLM-微调-方案（一）：Lora【案例：chatGLM-Lora】【在chatGLM原有结构中间插入新的网络层】【微调时冻结原有结构参数，只微调新加入的网络层参数】

这种方法有点类似于矩阵分解，可训练层维度和预训练模型层维度一致为d，先将维度d通过全连接层降维至r，再从r通过全连接层映射回

u013250861·2023-10-29 11:45

Hui-封超组－第十五期第二周第九次作业

I:长大后发现，做任何事情，努力就能够获取成功的单维模型基本上不存在，在任何领域中，比拼的维度越来越多，降维打击的案例比比皆是。

原来是Hui姑娘啊·2023-10-29 11:12

学完这7课，让你的文章更加活色生香 - 草稿

社群运营新行业的发展，但对于现阶段的自己不适合，因为需要好的文案和视角，所以不会不假思索的跟在别人后面跑；更加坚定了我打造朋友圈的个人品牌的想法；更加促进我工作上的方向～专业的落地；也一再打破了我的完美主义，降维为先完成再完美

小作怡情·2023-10-29 10:46

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

十分钟掌握python机器学习特征选择-1.jpg(33.2KB,下载次数:0)2018-6-2623:01上传在机器学习中，特征选择是实践中的一步，帮你在所有特征中选择对结果贡献最多的特征。

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析

鼠小米·2023-10-29 09:40

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握

靖墨c·2023-10-29 09:10

机器学习的练功心法（三）——特征工程

3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2文本特征提取3.4.3.3中文文本特征提取3.4.3.4TF-IDF算法3.5特征预处理3.5.1特征预处理主要内容3.5.2大局看待3.5.3归一化3.5.4标准化3.6降维

ArimaMisaki·2023-10-29 09:40

【Python机器学习】零基础掌握VarianceThreshold特征选择

为什么数据预处理如此重要？在今天的数据驱动世界中，数据预处理成为一个不可或缺的步骤。但是，在大量的特征和数据中，如何有效地选择重要的特征以提升模型性能呢？假设有一个医疗诊断系统，用于诊断是否有心血管疾病。这个系统使用年龄、性别、血压、胆固醇等多个指标作为特征。然而，其中一些特征可能并不具备区分能力，比如说所有病人的某一项检测结果都是相同的，这样的特征对于诊断结果并没有帮助。年龄性别血压胆固醇是否心

Mr数据杨·2023-10-29 09:08

相似性和距离度量

分类：用于机器学习中的特征选择和模型训练。推荐系统：用于为用户推荐与其过去喜好相似的项目。图像处理：用于图像比对、识别和匹配。下面是相似性和距离度量的概念：相似性（Similarity）：相似性度

猫一样的女子245·2023-10-29 08:16

日记2020/02/20

尤其是到拼多多那个梗，真就是把现代学的东西带回古代降维打击。另一件事就是在老虎证券上开了美股账户，准备研究一下美股市场，希望今年可以盈利。

sunbiu·2023-10-29 04:30

郑中华：赚钱的秘密（71）

聚焦，垂直细分，单点突破、降维打击，才是现在赚钱的动作。习惯性遵循3个唯一，卖点唯一、流量渠道唯一、运营系统唯一。二、赚钱，就是跟人做连接。我

华星郑中华·2023-10-29 03:32

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】

降维是机器学习处理高维数据的必要手段，也是发掘数据价值的关键路径。它是一种简化复杂数据集以便更容易处理的方法，目标是将高维的数据投影或者转换到低维空间，同时尽可能保留原数据中的关键信息。

深度之眼·2023-10-29 01:02

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