特征选择降维

Process finished with exit code 138 (interrupted by signal 10: SIGBUS)

场景:MNIST(Scikit-Learn)自带的图片识别库,进行降维,使用RBF(高斯相似度)核主成分分析时候,报出这个error:Processfinishedwithexitcode138(interruptedbysignal10
morn___·2023-08-26 23:45

R实战 | OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析)筛选差异变量(VIP)及其可视化

oplsda.jpg主成分分析（PCA）是一种无监督降维方法，能够有效对高维数据进行处理。但PCA对相关性较小的变量不敏感，而PLS-DA（偏最小二乘判别分析）能够有效解决这个问题。
木舟笔记·2023-08-26 22:50

格局的本质

01大格局对小格局，是一种降维打击。得其大者，可以兼其小。格局大的人对格局小的人，就是一种“降维打击”。
农村白丁·2023-08-26 19:14

醉庐日记（贰拾陆）——是时候该做出改变了

看着某些人在“悠然自得”，在“降维操盘”，我逐渐开始清醒，或许，我真的已经落下很多，而不自知了。每一次危机都是一次转机。就像最近关于上级检查的事，不能看手机，那就借此机会好好的提升一下自己。
暨阳酒徒·2023-08-26 19:37

【97】降维生活，关注细节，接地气才快乐

记得我大三的时候，有个特别好的朋友说我的精神境界很高，但是缺乏实践。以前不太懂，现在明白了。精神和思维高是好事也是坏事。每个人都有自己的特质，既然被发现了，就尽量让它变成一件好事。要知道很多东西是物极必反，利用好自己的优点，也要把握好它。不骄不躁，平平淡淡中才能一鸣惊人，一直讲，就容易刹不住车，然后就变成了不自觉的显摆，空空如也，没趣，没意思。你累，听的人也累。大四的时候，遇到一个学弟，他的性格极
95后深度思想课代表·2023-08-26 17:30

线性代数基础

本文目录1.线性代数的意义2.基本概念3.Pytorch中的运算3.1标量3.2向量3.3长度、维度和形状3.4矩阵3.5张量3.6降维3.7点积3.8矩阵-矩阵乘法3.9范数1.线性代数的意义线性代数提供了
梦码城·2023-08-26 16:15

人工智能技术的主要类别

无监督学习：使用无标签的训练数据，模型通过发现数据中的模式、聚类或降维等技术来提取有用的信息。强化学习：通过与环境的交互，让模型逐渐学习最佳决策策略，常见于游戏、自动驾驶等领域。
沐尘而生·2023-08-26 15:31

AI夏令营第三期用户新增挑战赛学习笔记

通过可视化特征与目标变量之间的关系，我们可以发现特征与目标之间的相关性、线性/非线性关系、重要性等信息，从而指导特征选择、变换和创建。3.模型评估和调优：
一起努力啊～·2023-08-26 15:55

机器学习基础12-Pipeline实现自动化流程处理（基于印第安糖尿病Pima 数据集）

如何构建特征选择和生成模型的Pipeline。机器学习的自动流程在机器学习方面有一些可以采用的标准化流程，这些标准化流程是从共同的
小海聊智造·2023-08-26 00:03

需求拆分，从业务流程到页面设计

而拆分的过程就是先总结业务流程，然后将业务流程降低维度，拆分成多个功能模块，每个功能流程再降维，拆分到页面逻辑，落实到每个页面中。
四姑娘山的稻城·2023-08-25 16:28

L1正则化和L2正则化有什么区别

L1正则化偏向于稀疏,它会自动进行特征选择,去掉一些没用的特征,也就是将这些特征对应的权重置为0.L2主要功能是为了防止过拟合,当要求参数越小时,说明模型越简单,而模型越简单则,越趋向于平滑,从而防止过拟合
顾子豪·2023-08-25 16:57

升维思考才能降维打击

姓名：王文新体验分：10分20201220日精进#日更第105天/共366天【前言】任何学习缺少了自己的原创和反思，吸收效果就会差一些，以前听完会议，自己往往停留在把教练们的话尽可能记录下来的过程。而且光是记录，听完音频，记完印象笔记，复制到，已经过了1小时零8分了，然后久终完更，赶快发表，就形成了没有反思的习惯。没有完全吸收的，以为会改天查看…殊不知又陷入到自我的虚假勤奋，和收藏的安全感当中。于
文艺与机械·2023-08-25 15:19

spearman相关性分析_做数据分析为何要学统计学（3）——相关性分析

在样本数据降维(通过消元减少降低模型复杂度，提高模型泛化能力)、缺失值估计、异常值修正方面发挥着极其重要的作用，是机器学习样本数据预处理的核心工具。
weixin_39553156·2023-08-25 14:46

python spearman相关系数_常用的特征选择方法之 Spearman 秩相关系数

上一篇里，我们简单的介绍了基于Pearson相关系数的特征选择方法，本篇介绍另一种使用更加广泛的相关系数：Spearman秩相关系数，简称Spearman相关系数。
weixin_39777543·2023-08-25 14:46

算法工程师面试

常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost的区别；3)决策树处理连续值的方法；4)特征选择的方法
遇见百分百·2023-08-25 11:25

分类预测 | MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测

MATLAB实现MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍先利用平均影响值MIV算法对特征进行排序，确定分类特征变量做特征重要性排序，实现特征选择
机器学习之心·2023-08-25 06:34

数据降维 | MATLAB实现T-SNE降维特征可视化

数据降维|MATLAB实现T-SNE降维特征可视化目录数据降维|MATLAB实现T-SNE降维特征可视化降维效果基本描述程序设计参考资料降维效果基本描述T-SNE降维特征可视化，MATLAB程序。
机器学习之心·2023-08-25 06:04

将零碎信息结构化，有序安放

二向箔与三维宇宙接触的瞬间，可以将三维空间压缩成二维平面，这种降维打击可以毁灭任何弱小文明。
ALinus·2023-08-24 23:04

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择
上善若水弱水三千·2023-08-24 22:35

普通人改变命运的机会，从来不多

干掉你的往往不是你的对手很多互联网大佬都推崇备至的科幻小说《三体》，里面提到一个词：降维打击。指的是
沐沐霖霖麻麻·2023-08-24 17:29

Scikit-learn降维与度量学习代码批注及相关练习

一、代码批注代码来自：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/decomposition/plot_pca_iris.html#sphx-glr-auto-examples-decomposition-plot-pca-iris-pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolki
Fishermen_sail·2023-08-24 11:33

sklearn中主成分分析PCA参数解释

主成分分析一般用于数据降维，在应用主成分分析包scikit-learn时注意以下四点：1、用pca.components_可以获取特征向量，且特征向量为行向量，例如W=pca.components_[0
清纯世纪·2023-08-24 11:31

用于视觉跟踪的在线特征选择研究（Matlab代码实现）

在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法，通过动态地选择和更新跟踪目标的特征，以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法：1.特征
程序猿鑫·2023-08-24 10:08

BERTopic

doc_embreducedimension(UMAP)clusteringtogeneratetopics(HDBSCAN)findkeywordsforeverytopic(classTF-IDF)BERTopic.pngUMAP属于降维技术核心思想是在高纬度空间相近的点在低纬度空间也应该相近
汉江岳·2023-08-24 05:55

ECA模块的提出过程

但是作者不认为降维是有效的，作者认为这会让通道之间的关系变得不直接。所以作者直接使用没有经过降维的模块与SENetSENetSENet模块做对比，发现比原始降维的通道注意力机制效果好…
九思Atopos·2023-08-24 04:45

[PyTorch][chapter 51][Auto-Encoder -1]

(没有标签或标记数据),例如降维,特征提取和数据压缩.主要任务：1：输入数据2：输入数据压缩为低维空间（也可以高维空间，很少用）3：低维空间重构输入数据主要组件：编码器（Encoder）：编码器将输入数据压缩为称为潜在空间或低维空间表示形式
明朝百晓生·2023-08-23 21:18

机器学习简介

文章目录引言1.从找规律说起2.机器学习应用2.1有监督学习2.2无监督学习2.2.1聚类2.2.2降维3.机器学习一般流程4.机器学习常用概念5.深度学习简介5.1引入--猜数字5.2深度学习5.2.1
@kc++·2023-08-23 20:40

2021-09-29 高度

一个没见过世面，又没有什么知识储备，没有家庭背景，更没有一定的财富匹配的人，很容易被别人降维
今年的目标今年实现·2023-08-23 17:37

R语言-矩阵和数组

1创建矩阵2一般的矩阵运算2.1线性代数运算2.2矩阵索引2.4矩阵元素筛选3对矩阵的行和列调用函数3.1使用apply（）函数4增加或删除矩阵的行或列4.1改变矩阵的大小5向量与矩阵的差异6避免意外降维
想做大佬的菜鸟李·2023-08-23 14:46

升维思考，降维攻击

我们在生活中或者职场里遇到问题了，通常会去请教他人。对象多半是经验丰富，世界观更大的长者或者领导。结果往往给我们一些启发，让我们能拨云见雾，找到一条解决问题的方案。为什么有的人比我们更有办法呢？思维更开阔呢？同样的江湖，他们是怎么混成老江湖的？或许他们真的早已经历过我们的问题，所以他们有经验面对，但是更多的时候，他们拥有一种思维，一种直抵问题根源的思维，一种升高的思维。所以问题就迎刃而解。
吉佳聊成长·2023-08-23 10:15

深度学习|CNN卷积神经网络

CNN卷积神经网络解决的问题人类的视觉原理原理卷积层——提取特征池化层——数据降维全连接层——输出结果应用图像处理自然语言处理解决的问题在CNN没有出现前，图像对人工智能来说非常难处理。
魔法自动机·2023-08-23 08:29

opencv进阶12-EigenFaces 人脸识别

EigenFaces通常也被称为特征脸，它使用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）方法将高维的人脸数据处理为低维数据后（降维），再进行数据分析和处理，获取识别结果。
玩转AI·2023-08-22 17:22

升维思考力

避免“降维打击”的方法只有一个，那就是在它到来之前，运用“升维思考力”，跳上更高维度，抢先一步占据高维位置。
陈建新启迪·2023-08-22 16:59

跟着Cell学单细胞转录组分析(五):单细胞转录组marker基因鉴定及细胞群注释

书接上回（跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类）。
KS科研分享与服务·2023-08-22 10:08

[python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像

前言本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；3.使用PAC进行降维处理
进击的雷神·2023-08-22 09:06

机器学习:什么是分类/回归/聚类/降维/决策

目录学习模式分为三大类：监督，无监督，强化学习监督学习基本问题分类问题回归问题无监督学习基本问题聚类问题降维问题强化学习基本问题决策问题如何选择合适的算法我们将涵盖目前「五大」最常见机器学习任务：回归分类聚类降维决策学习模式分为三大类
ZhangJiQun&MXP·2023-08-22 06:57

一部《天道》好就好在一个「该」字

而我认为，《三体》妙就妙在“降维”二字。一部《天道》好就好在一个“该”字。这个字，基本上可以将《天道》真正想表达的东西很浓缩到一种极致。也许，有人会觉得用“道”这个词更恰当，我认为不是。
作者盐九·2023-08-22 05:47

答读者问(7)：关于doublet

挑选出某一大类做小类降维聚类的时候，有人仍然会检查一下各种大类marker的表达情况，这一步是否有必要？1最有效的方法还是从上游入手，控制细胞数以及优化测序之前的流程。
TOP生物信息·2023-08-21 23:25

恕我直言，大部分的人脉都是有毒的

很多时候阻碍我们成长进步的，从来都不是那些比自己高出几个维度的人发出的降维打击，而是来自你身边的人，比方说你的亲人、朋友、同事、同学之类的关系。
南海师姐·2023-08-21 23:31

R语言PCA主成分、lasso、岭回归降维分析全球气候变化对各国土地面积影响|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31445最近我们被客户要求撰写关于各国土地面积的研究报告，包括一些图形和统计输出。机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。课题着眼于环境科学中的近年来土地面积变化影响的课题，应用机器学习的方法，进行数据处理与分析预测。数据的处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码
·2023-08-21 22:52

R语言PCA主成分、lasso、岭回归降维分析全球气候变化对各国土地面积影响|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31445最近我们被客户要求撰写关于各国土地面积的研究报告，包括一些图形和统计输出。机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。课题着眼于环境科学中的近年来土地面积变化影响的课题，应用机器学习的方法，进行数据处理与分析预测。数据的处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码
·2023-08-21 22:47

01.机器学习引言

1.机器学习的步骤1.数据搜集其中数据划分，是将数据集分为训练集、验证集和测试集（通常不考虑时间）2.数据清洗3.特征工程提取对象：原始数据（特征提取一般在特征选择之前）提取目的：自动地构建新的特征，将原始数据转换为一组具有明显物理意义
Tiny_G·2023-08-21 16:00

感情的黑洞

感情的真相往往让人苦痛，无法自拔，沉溺，降维自己。这大概是过去一年的我。今天看了一集很久以前的十三邀，采访陈冲老师的，感触特别深。大概就是人生从来不容易，但后来想想自己这三分之一的人生也过于艰难一些。
stellaatmikyway·2023-08-21 15:35

提升格局的四个方法-解构

就是跳出自我的狭隘，站在更广阔、更高层的视角看待问题大格局对小格局，是一种降维打击为什么要提升自己的格局？格局提升，决定你会呆在什么样的环境，遇见什么样的人。
果然朝辉·2023-08-21 13:53

07无监督学习——降维

1.降维的概述维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。1.1什么是降维？
Tiny_G·2023-08-21 08:15

视野与格局

当你打开了自己的世界，提升了自己的思维眼界，相对于过去的你，也是一种“降维打击”。这才是一个人越来越强大的“终极密码”。
Refiner·2023-08-21 06:04

去噪自编码深度卷积网络实战——地震去噪实战案例讲解

第一节课我们讲过，自编码可以用在预训练、自动创作、自动填充、去除噪声、数据降维等等方向。今天我们就从最常见的降噪这项应用开始讲解。一、降噪自动编码的由来降噪自动编码器（Deno
科技州与数据州·2023-08-21 01:37

ArchR官网教程学习笔记16（下）:ArchR的轨迹推断分析

GettingStartedwithArchRArchR官网教程学习笔记2:基于ArchR推测DoubletArchR官网教程学习笔记3:创建ArchRProjectArchR官网教程学习笔记4:ArchR的降维
生信start_site·2023-08-21 00:36

Datawhale task3 优化基础模型“方差与偏差部分”

机器学习模型优化基础机器学习模型优化基础一、训练均方误差与测试均方误差二、偏差和方差的分解权衡三、测试误差估计与模型的特征提取四、压缩估计（正则化）岭回归Lasso五、降维六、对模型超参数进行调参参数与超参数网格搜索
蓝棠·2023-08-20 22:15

卡方校验

在文本分类的特征选择阶段中，我们主要关心一个问题：词条t与类别C是否相互独立1）相互独立，说明词条t对类别c完全
一心一意弄算法·2023-08-20 20:38
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