特征选择降维第21页

2022-1-29第四章机器学习进阶--回归

)概念：给定k个点，一定存在k-1次项方程式，通过这个K个点线性回归：出现过拟合（正则项：避免参数过大造成的过拟合）：L2正则化—岭回归（加了L2正则项的最小二乘估计）–施加给损失函数的惩罚项（L1有特征选择功能

YJF-NJU·2023-10-12 23:23

PCA怎么玩儿

我认为这个主要的定义取决于你的目的，PCA的目的是数据降维的，我们对数据降维的基本要求就是，维度要降下来，但是数据之间依然要能相互区分。因此，降维就是要删掉大家共有的信息，留下各自独有的信息

cheerss·2023-10-12 21:10

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用第七章遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用第八章变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的

WangYan2022·2023-10-12 06:12

特征工程分析常见方法

1概述特征工程是一个超集，它包括特征提取、特征构建和特征选择这三个子模块。在实践当中，每一个子模块都非常重要，忽略不得。

Kellem_·2023-10-12 01:09

31 数据分析（中）numpy介绍

excelTableauPowerQueryjupytermatplotlibnumpy安装导入包快速掌握（bushi）array和list的相互转化np的range多维数组的属性array的改变形状array升降维度

Micoreal·2023-10-11 21:39

碰撞检测一重奏——长方体碰撞检测

核心思想就是投影降维，将三维检测转换成二维检测，二维转换成一维，一维的检测就是小学初中就接触的判断同一直线上两条线段是否重合了。怎么降维？我用的是分离轴理论。

zx_q·2023-10-11 18:06

用大数据平台和人工智能打造“副脑”

大数据和人工智能一开始确实是一个炒作概念，而且很多概念是已经降维的，更容易被人理解，比如百度推出无人驾驶汽车、各大互联网公司在各地兴建数据服务器、还有很多企业推出自己的智能机器人等。

轻禅漫隐·2023-10-11 08:09

人工智能——机器学习

www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html人工智能人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别机器学习的范围机器学习的方法1、回归算法2、神经网络3、SVM（支持向量机）4、聚类算法5、降维算法

云野000·2023-10-11 06:01

R语言学堂推文索引-v5.9.1

数据获取方法2制表与可视化专辑2.1两大绘图系统2.2各类图形绘制方法/框架2.3图形配色方法2.4图形布局/拼图方法2.5图形元素控制方法3数学模型专辑3.1概率分布与数理统计3.2数学回归模型3.3聚类/降维分析

R语言学堂·2023-10-11 04:02

遥感影像出现nan如何处理、envi主成分分析nan报错处理

@影像nan转换为0问题描述：做高光谱降维处理或是纹理信息特征提取都会经历这一步，当小编看到进度条到达99%时，内心非常喜悦，紧接着却弹出下面的对话框，一盆冷水直淋头皮。

定位算法工程师·2023-10-11 03:28

如何正确实现数组的函数传参（值传递/用指针进行地址传递）（C++实现）

目录数组传参的传递方式有两种：值传递值传递的例外：原因：数组传参时发生了“降维”，实际上传入的是该数组首元素的指针地址传递C++中主要有两种能实现地址传递的方法：实现一些功能时，我们经常要把数组传进函数中进行操作

Kk_1025·2023-10-11 02:27

CART 算法——决策树

损失函数（2）算法步骤：CART是英文“classificationandregressiontree”的缩写，翻译过来是分类与回归树，与前面说到的ID3、C4.5一致，都是决策树生成的一种算法，同样也由特征选择

阿波拉·2023-10-11 00:22

np.insert的用法（插入数据）

importnumpyasnp#如果axis没有给出，相当于是做降维操作，与一维数组一致a=np.array([1,4,6,5,6,8])b=np.insert(a,0,9)#输出array([9,1,4,6,5,6,8

@u@·2023-10-10 22:36

02-27 周一图解机器学习SVM-人脸识别之PCA降维

02-27周一图解机器学习SVM分类时间版本修改人描述2023年2月27日09:48:38V0.1宋全恒新建文档简介本文主要是在试图代码分析图解机器学习这本书中5.5人脸识别分类（p60），主要的过程是使用PCA技术和SVM技术进行人脸的分类工作。准备数据集数据集下载，使用的是英国剑桥大学的AT&T人脸数据。程序采用的数据集下载地址为csdn下载地址，著名人脸识别数据库ORL，已经为大家分类打

思影影思·2023-10-10 19:02

【AI】深度学习——人工智能、深度学习与神经网络

文章目录0.1如何开发一个AI系统0.2表示学习(特征处理)0.2.1传统特征学习特征选择过滤式包裹式L1L_1L1正则化特征抽取监督的特征学习无监督的特征学习特征工程作用0.2.2语义鸿沟0.2.3表示方式关联

AmosTian·2023-10-10 15:11

机器学习与模式识别作业----决策树属性划分计算

文章目录1.决策树划分原理1.1.特征选择1--信息增益1.2.特征选择2--信息增益比1.3.特征选择3--基尼系数2.决策树属性划分计算题2.1.信息增益计算2.2.1.属性1的信息增益计算2.2.2

温柔济沧海·2023-10-10 13:43

PCA（2018-05-05）

PCA是最受欢迎的降维算法。思路：将数据集转换到低维空间，同时尽可能的保护数据的信息。应用：常用字损失数据压缩，特征提取，数据视觉化是一种无监督学习通常数据很难被学习出特点时，再使用PCA。

叨逼叨小马甲·2023-10-10 12:16

第4周《降维打击-完结》读书笔记成凤 #新学霸社群#

第三章互联网时代，降维打击的战略运用1、传统产业互联网化的落地三步曲：在线、互动、联网只有在线才可以实现数据的沉淀、积累、挖掘和使用，最终抓住C而推动B，实现C2B的转变；只有联网才可能开展大规模社会化协同

成凤_666a·2023-10-10 02:11

矩阵分解PCA,SVD

---------特征向量表示坐标轴方向，特征值表示坐标轴方向的方差缺点：受离群值的影响很大主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一

小小白2333·2023-10-10 01:55

跟着 Cell 学作图 | 5.UMAP降维分析

cell5.jpg跟着Cell学作图|5.UMAP降维分析“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。”

木舟笔记·2023-10-09 22:33

二手车价格预测

skewness峰度kurtosis2.3数值特征和类别特征2.3.1数值型特征分析相关性分析2.3.2类别型特征分析3、数据处理异常处理（nσ原则）数据分桶4、特征工程4.1特征构造4.2特征筛选4.3降维

nolabel·2023-10-09 12:35

欧拉公式推导网格中点线面估计数量关系

闪电彬彬·2023-10-09 09:28

AK F.*ing leetcode 流浪计划之最近公共祖先（倍增算法）

欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。

闪电彬彬·2023-10-09 09:56

1*1的卷积核如何实现降维/升维？

在众多网络中，1*1的卷积核被引入用来实现输入数据通道数的改变。举例说明，如果输入数据格式为X*Y*6，X*Y为数据矩阵，6为通道数，如果希望输出数据格式为X*Y*5，使用5个1*1*6的卷积核即可。其转换过程类似于全连接层的加权求和。可以认为1*1*6的卷积核存储着6个权重，用于对6个通道加权求和，形成一个新的X*Y*1的数据，最终可以将通道压缩为5。

Zephyr H·2023-10-09 04:50

07-IF6+:基于核磁、CT、PET数据进行特征选择来筛选头颈癌的分子亚型和预后标志物

一.研究背景头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)是一种常见的异质性恶性肿瘤，每年全球约有50万新发病例，包括口腔、口咽、鼻咽癌、下咽癌和喉癌。HNSCC的常规治疗包括手术、放疗和化疗，根据TNM分期和原发部位分别或联合使用。临床治疗的反应在HNSCC患者中差异很大，治疗结果不是十分理想，特别是在晚期疾病中。此外，化疗和放疗往往会产生显著的毒性。因此，为每个患者选择最佳的治疗策略，识别生物标志物是至关重要

AAA肿瘤信息学王协·2023-10-09 04:15

第十章降维与度量学习

章节目录k近邻学习低纬嵌入主成分分析核化线性降维流形学习度量学习知识点1.懒惰学习（lazylearning）：此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理。

泽平阿·2023-10-09 02:13

langchain源码阅读系列之Embedding专题

而文本嵌入是一种将文本这种离散数据映射到连续向量空间的方法，嵌入技术可以将高维的离散数据降维到低维的连续空间中，并保留数据之

骑猪兜风233·2023-10-09 01:37

word embedding的模型与测试

Ilikedeeplearning.IlikeNLP.Ienjoyflying.one-hot缺点：高维度，稀疏性，相似度无法衡量co-occurrence优点：相似度一定程度上可以衡量缺点：高维度，稀疏性SVD（降维

丫头片子不懂事·2023-10-09 01:04

TSNE降维学习

所以需要用TSNE来将[1000,7]降维至[1000,2]。使用过程如下：#tsnevisual

刘某某.·2023-10-08 22:22

数据挖掘（异常检测）——线性方法

的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；S3.求出协方差矩阵；S4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；S5.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P；S6.Y=PX即为降维到

EL33·2023-10-08 21:13

明白了一大截

昨天早上和邓杰的一番谈话，他向我说了以下几点，感觉确实总结的挺到位，换成了自己可能还活在自己的情绪中，自己不断的给自己降维。

阿宝66·2023-10-08 21:36

PCA+SVD降维：完整代码+实例分析

文章目录1.引例：鸢尾花数据集降维及可视化2.PCA重要参数、属性、方法2.1重要参数补充知识点：SVD2.2重要属性2.3重要方法3.使用PCA降噪4.使用PCA后对分类效果的影响4.1pca+rf4.2pca

缦旋律·2023-10-08 19:29

svd降维 python案例_机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之降维究竟是怎样实现...

简述在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。

weixin_39683598·2023-10-08 19:59

使用Sklearn学习降维算法PCA和SVD

1.2，sklearn中的降维算法2，PCA与SVD2.1，降维究竟是怎样实现？

理科男同学·2023-10-08 19:58

sklearn中的降维算法PCA和SVD

1概述1.1什么叫“维度”对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行*列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。但一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是（2,3,4）。数组中的每一张表，都可以是一个特

momokofly·2023-10-08 19:28

特征工程—PCA与SVD降维基础

对于一张表，维度可以是样本数量，也可以是特征数量，一般情况是特征数量特征矩阵：特指二维数据，只有行列，构成表，通常是dataframe降维：降低特征矩阵的特征数量，可以将高维数据转化为三维以下数据进行可视化

单手法拉利·2023-10-08 19:27

数据降维（PCA算法在数据降维中的应用）

维度灾难在实际问题中，我们常常会遇到采集到的数据特征数量过多的情况，甚至有时会出现训练集容量比特征数量还少的极端情况（在图片处理领域尤其常见），然而事实上，并不是采集到的每一个特征都对模型有训练意义。维度的增加会导致相当棘手的情况出现，这通常会带来训练数据在高维空间的稀疏性质，为了获得在统计学上正确并且有可靠的结果，用来支撑这一结果所需要的数据量通常随着维数的提高而呈指数级增长。此外，维度的增加会

薛定谔的猫王·2023-10-08 19:57

PCA和SVD数据降维

PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。

accosmos·2023-10-08 19:25

matlab数学建模方法与实践笔记汇总

2：数据的准备1.数据的读取与写入excel、txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m柱状分布图常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维

是Yu欸·2023-10-08 10:15

新东方又火出圈了：有价值的内容才有人付费

网友们是这样评论的：有价值输出的直播带货，给带货圈的降维打击，有文化的人直播就是不一样！小时候听你的课，长大了还要买你的货！新东方再一次对我劝学成功！

田野里的麦芒呀·2023-10-08 08:53

Sklearn入门

python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维

Chen_Chance·2023-10-08 06:52

学完这7课，让你的文章更加活色生香

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·2023-10-08 05:29

SAP从入门到放弃系列之QM检验方法（Inspection Method）

关于创建主检验特征详见：SAP从入门到放弃系列之QM主检验特征当任务清单中包含主检验特征时，将为任务清单中的特征选择特定的检验方法。

蓝袍先生·2023-10-08 03:07

递归式特征消除：Recursive feature elimination(RFE)

此算法是用来进行特征选择，属于包装法特征选择算法的其中一种。递归消除特征法使用一个机器学习模型来进行多轮训练，每轮训练结束后，消除若干权值系数对应的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

Williamongh·2023-10-07 19:55

tensorflow-----张量的归约

张量的归约是常见的张量降维方法，通常归约函数都有一个维度作为参数，沿着该维度来执行指定的操作。如果axis为None，那么将归约的张量降维到一个标。

qq_36346625·2023-10-07 19:08

张量-规约计算

作为Tensorflow中常见的一种计算方式,规约计算在操作时会有降维的功能。在所有规约计算系列的操作函数中,都是以reduce开头来命名,以函数名所命名的手段来降维。

艺术就是CtrlC·2023-10-07 19:02

为什么现在不看好 CV 方向了呢?

www.zhihu.com/question/383486199/answer/1152839921混毕业是个好方向，因为很多工业界的问题用CV去刷刷过拟合，比如检测水泥裂缝这种很不CS的方向，基本是降维打击传统的方法

小白学视觉·2023-10-07 17:17

机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？

特征选择旨在从原始数据中挑选出最具信息量和预测力的特征，以降低维度和噪声的影响，提高模型的泛化能力和效率。有效的特征选择可以帮助我们理解数据、简化模型、减少计算成本，并降低过拟合的风险。

笑不语·2023-10-07 11:07

机器学习：决策树

特征选择根节点的选择该用哪一个特征呢？接下来的节点呢？我们的目标是根节点就像大当家一样可以更好的决策数据，根节点下面的节点自然是二当家，以此类推下去。

fakerth·2023-10-06 20:53

UG\NX二次开发特征选择对话框 UF_UI_select_feature

简介：UG\NX二次开发特征选择对话框UF_UI_select_feature效果：代码：#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd

王牌飞行员_里海·2023-10-06 17:09

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