特征选择降维第4页

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

适用平台：Matlab2021及以上什么是数据降维：数据降维是指将高维度的数据映射到低维度的空间中，同时保留数据中的重要信息。

预测及优化·2024-02-03 09:42

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记scRNA-seq技术scRNA-seq分析流程数据预处理聚类标准化数据筛选有用的数据数据降维聚类Clustering注释细胞类型scRNA数据分析结尾该笔记来源于

是土豆大叔啊！·2024-02-03 05:38

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-03 01:57

降维打击

今天特地搜来看看，大部分都在说刘慈欣的三体里面的降维打击，二向箔，瞬间可以把三维物品变成二维的，简单来说就是能把一个活生生的人变成一张图片。

Andy的故事·2024-02-02 23:04

利用核方法将低维数据映射到高维

那么这样把低维空间的data映射到高维空间的方法我们称之为核方法类比于降维，降维是将高维空间的data保留其最大特征，然后将其投影到低维空间；而核方法则是将低维的data映射到高维空间。

小潤澤·2024-02-02 20:22

TSNE图（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）的调用方式，和对TSNE图进行分析

TSNE图（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）是一种用于可视化高维数据的降维技术。它可以将高维数据点降维到二维或三维空间中，以便更好地观察和可

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:36

降维(Dimensionality Reduction)

一、动机一：数据压缩这节我将开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。

时间邮递员·2024-02-02 16:39

算法大览：24美赛深度总结与代码分享

内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题，其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后，祝大家取得好成绩！

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。

无妄无望·2024-02-02 10:18

决策树

通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻辑回归等不能解决的非线性特征数据缺点：可能

陨星落云·2024-02-02 09:44

基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1鲸鱼优化算法（WOA）4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻（KNN）分类器4.3基于WOA的KNN分类特征选择算法

软件算法开发·2024-02-02 09:32

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

适用平台：Matlab2023版及以上特征选择方法："最大相关最小冗余"（MaximalRelevanceandMinimalRedundancy，简称MRMR）是一种用于特征选择的方法。

预测及优化·2024-02-02 09:12

R语言|绘制NMDS图

与PCoA相似，NMDS都使用样本相似性距离矩阵进行降维排序分析，但NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系，NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。来看看R

维凡生物·2024-02-02 08:23

读书是为了解决问题

腹有诗书气自华，这大概就是大佬们经常提到的，降维打击的来源，我想每一个职场人都有一个大佬们梦吧，这一次我们是行动派！

朝夕光辉岁月·2024-02-01 23:52

异质信息网络表征学习综述

【一种降维技术】引言信息网络表征学习，也被称为表示学习或嵌入学习。在嵌入过程中,高出(入)度节点的结构和内容信息可用于辅助低出(入)度节点的结构或语义特征的表示,从而有效缓解网络数据稀疏性问

白色的生活·2024-02-01 15:19

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

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机器学习之心·2024-02-01 14:01

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab

机器学习之心·2024-02-01 14:00

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集K折验证通过改组进行迭代K折验证第5步：预处理和清理数据集处理非数字列解决缺失值检测异常值Z分数基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)分析特征选择

jcfszxc·2024-02-01 11:59

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

如何辨别一个人是不是高维人士？

他能理解你的处境，尊重你的观点和立场，和你打成一片，让你觉得很舒服，但当你想进一步和他深入交往时，发现他总是难以捉摸，始终保持和你的距离，让你觉得若即若离、时隐时现，似乎总和你隔着一层纱，说明他正在和你“降维沟通

南木古月·2024-02-01 09:18

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

首先，利用外部注意力取代原Transformer模型中的自注意力，通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力；其次，引入特征选择模块筛选区分性特征，去除冗余信息，加强特征表示能力；最后，引入融合的多元

无妄无望·2024-01-31 18:40

一文讲透Python机器学习特征选择角度的卡方检验

机器学习特征选择角度的卡方检验是计算特征变量与响应变量之间的χ2统计量。χ2统计量越大，则特征变量与响应变量之间独立的概率就越小，相关性就越大。因此，χ2统计量大的特征变量将会被优先选择用于预测。

数据科学作家·2024-01-31 18:52

python读写raw格式、多波段数据

r'lenna.raw'data_type='float32'#根据数据类型填rows=1000cols=900bands=360raw_image=np.fromfile(filepath,data_type)#无论什么格式，读取完成，降维成

汤姆波利波·2024-01-31 13:32

深度学习与神经网络pytorch版 2.3 线性代数

深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数目录深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数1.简介2.线性代数2.3.1标量编辑2.3.2向量2.3.3矩阵2.3.4张量及其性质2.3.5降维

砍树＋c＋v·2024-01-31 10:41

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

白话BERT

一个矩阵乘法就做完了，所以是并行的2、multi-head也就是self-attention做了多次，一组QKV是一个特征的表达，用多头提取不同的特征表达将所有的特征表达进行拼接，然后用全连接矩阵进行降维

TtingZh·2024-01-31 07:38

开悟需要不断内求

6.升维思考，降维打击。7.优化业务系统，找到爆破点。8.优化人生算法和原则，不断在大概率事件下注，并做好对冲。9.扩大现金流，撬动金融杠杆。

聚焦思维提升认知·2024-01-31 07:13

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化9.2.3拓展案例1：特征降维

江帅帅·2024-01-31 01:12

特征选择综述论文阅读笔记

一特征选择（featureselection）的简介我们现在正处在大数据的时代，大量的高维数据在各种领域中无处不在，如社交媒体、医疗保健、生物信息学和在线教育。

wyn20001128·2024-01-31 01:23

[Python] 什么是PCA降维技术以及scikit-learn中PCA类使用案例（图文教程，含详细代码）

什么是维度？对于Numpy中数组来说，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x列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是(更高维，行，列)。当数组中存在2组2张3行4列的表时，数据就是

老狼IT工作室·2024-01-31 00:58

认知的降维打击3丨胆大艺更高 146/200

图片发自App输出是最好的输入#见：我们在处理任何一个事情的时候，无论意志力、注意力，还是智力都处于一种没有到位的状态，就像你电脑里同时打开了20个程序，速度就会特别慢。而在危急状态出现的时候，也就会出现一个“问题云”。要想衡量你是否在解决问题，就要看你现在面临的如尘土一样的问题时，是否能够从混沌到有序。心智管理，无非就是从混沌到有序。一旦有序，心智能量的使用就会合理化，就有了优先级。根据优先级，

牙医孙杰的思想实验室·2024-01-30 23:24

基于PCA算法的人脸识别介绍

学号：17020110019姓名：高少魁【嵌牛导读】PCA算法作为一种经典的数据降维算法，可以对数据进行有效的降维。

Clearlovekui9·2024-01-30 20:54

降维打击？别闹了，对行业和对手的尊敬，还是得有

刘慈欣的《三体》横空出世，带火了科幻小说，同时也带火了降维打击这四个字。360的周鸿祎，应该是通过互联网思维，将降维打击这四个字，应用的最成功的人。

大老师的草稿本·2024-01-30 20:00

没有主题

没有底层认知体系的人，别人降维打击他都来不及反应。你的远见决定了你的认知。因为心里的愿景不同，远见不同。成年人的圈子都在做减法。

静心_1·2024-01-30 18:18

无题

每个多疑的不安的人，并不是刚开始就那么严重敏感，一定是在这个过程中，受到了信任上的降维打击。

浑然然·2024-01-30 17:28

网络安全意识 | 物业收费50一张的门禁卡安全吗

降维来说，低频卡就是常见钥匙扣型的门禁卡，其中只储存ID。高频卡就是常见的会员卡、储值卡，

零时科技·2024-01-30 14:04

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

为什么使用一堆决策树（随机森林）

减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

ClickHouse：起源和架构

都算是接触使用过了，唯独觉得ClickHouse甚是抢眼，特别在监控中有需要GroupBy某个高维Tag进行Aggregate运算，此时Opentsdb性能和ClickHouse的比照完全是CK对其他时序的降维打击

Mario.Alex·2024-01-30 05:33

matlab数学建模方法与实践笔记2：数据的准备

笔记21.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集成数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维PCAMATLAB

是Yu欸·2024-01-30 00:06

principal components analysis（PCA)

PCA，即主成分分析，是一个很常见的降维方法（属于无监督学习），过去看到它总是对它避而远之，今天下定决心把它搞懂。

28fd90f2ac9b·2024-01-29 21:20

StatQuest学习笔记16——t-SNE

前言这一篇笔记是StatQuest系列视频的第46节，它的主要内容是t-SNE，t-SNE是一种对复杂数据的降维分类方法，我最初知道这种方法是在接触质谱流式细胞仪CytoTOF的时候，当时的很多文献对细胞的分类方法都是采用

backup备份·2024-01-29 19:33

认知的降维打击丨本单元十大精彩留言 149/200

图片发自App输出是最好的输入#见：比较特殊的是理智，它往往从属于欲望或者恐惧中的某一方，它就相当于一个中立方了，有点像美国总统竞选过程中要努力争取的中间选民。大部分时候欲望和恐惧保持着一种低份额平衡，但是特殊情况下某一方会有压倒性优势，这时候我们要做的就是重新调整配比了。我们还可以再深入思考一下，为什么认知三原色是一个分蛋糕的游戏而不能是一个做蛋糕的游戏呢？我们把自己的心智变得很大，让这三原色在

牙医孙杰的思想实验室·2024-01-29 14:19

[Python] numpy - 如何对数组进行降维或者升维

什么是数组升维？数组升维是指将原本低维数组转换为更高维的数组的操作。在编程中，数组是一种存储多个相同类型数据的连续内存空间。升维操作可以通过添加额外的维度来增加数组的维数。举个例子，将一个一维数组升维为二维数组可以使用reshape函数或者使用嵌套列表的方式表示。假设有一个一维数组[1,2,3,4,5]，升维为二维数组可以表示为[[1,2,3,4,5]]。升维的目的可以是为了更好地符合计算需求，例

老狼IT工作室·2024-01-29 12:29

spss 因子分析

木下瞳·2024-01-29 08:43

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

卷积层卷积层是卷积神经网络的核心所在，通过卷积运算可以达到提取特征和降维处理两个重要的目的。

AI_王布斯·2024-01-29 03:54

数据降维方法介绍（九）

第五种方法：核主成分分析（KPCA）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：KPCA实现【嵌牛导读】核主成分分析算法介绍（KPCA）【嵌牛鼻子】KPCA【嵌牛提问】核算法是什么？KPCA算法的步骤是什么？【嵌牛正文】KPCA算法介绍KPCA算法实际上就是加核的PCA算法，它主要针对于非线性可分问题，给出了一种对该类问题进行特征提取的有效方式。与PCA特征提取算法类似，KPCA

科技小白不能再白了·2024-01-29 00:00

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

每天三句话快速稳健提高思维层次

升级思维层次，实现降维打击，是很多人读书打卡、知识付费和订阅知识类成长类公众号的目标。那为什么别人能形成知识体系做到知行合一，而你天天看公众号年读100本书还是一样焦虑？

Libby博士的职场理想·2024-01-28 16:43

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