特征选择降维

【445→思维】U型思考Day3

U型思考的思维特点：升维/抽象化，主观化/个性化，降维/具象化。适用场景是什么？为疑问找到解释。为现象找出原因1）这个新业务的本质是什么？2）这项工作如何才能做好？3）这个试点为什么运转不顺利？
Koala谦爸·2024-01-28 15:14

【数学和算法】SVD奇异值分解原理、以及在PCA中的运用

我们先回顾一下SVD：PCA降维需要求解协方差矩阵的特征值和特征向量，而求解协方差矩阵1m∗X∗XT\color{blue}\frac{1}{m}*X*X^Tm1∗X∗XT的特
Mister Zhu·2024-01-28 12:30

【机器学习笔记】1 机器学习概念

深度学习实现机器学习的一种技术机器学习的范围机器学习可以解决给定数据的预测问题，包括✓数据清洗/特征选择✓确定算法模型/参数优化✓结果预测）不能解决：x大数据存储/并行计算x做一个机器人机器学习的发展史总的来说
RIKI_1·2024-01-28 10:25

小无相功的秘密

其实今天绝大多数“认知类”广告都在追逐这一点，仿佛今天花两个小时，明天就能给对手“降维打击”。大家都想给自己“升级”。但问题是，真的有这种进步可言吗？
答野·2024-01-28 08:04

多元统计分析 Python 主成分分析 PCA

灰度级分256等，0表示黑色，255表示白色彩色图像（RGB图像）：RGB表示红色、绿色和蓝色三色通道，计算机里所有颜色都是按不同比例组成，RGB是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间的光混合体系降维思想在实际问题中
Cistanche Herba·2024-01-28 07:05

2019-04-08中年loser的日记 day26 罗辑

在三体中，来自外星球的高阶的降维打击，就像我们人类对比虫子一样事实上，他们也的确称我们人类是“虫子”在他们的质子全方位监控下，人类的所有举动、所有准备都犹如透明，他们只要在关键时刻轻轻一拨，自然就全部前功尽弃
青砚墨·2024-01-28 07:47

python-scikit-learn基础

文章目录前言1.scikit-learn自带数据集2.scikit-learn数据降维3.scikit-learn数据预处理4.scikit-learn数据集划分5.scikit-learn模型调用1.
木心心以向荣·2024-01-28 06:11

数据特征工程 | 主成分分析原理及python代码实现

PCA广泛应用于数据降维、特征抽取、数据压缩等领域。PCA的主要目的是减少数据的维度，同时保留数据集中的大部分信息。
算法如诗·2024-01-28 05:02

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

1.2池化的作用降维：池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续
圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

本篇博客将深入介绍在Scikit-Learn中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等，并提供详细的代码示例。
Echo_Wish·2024-01-28 04:45

三分钟学会使用系列（YOLOv5）|EMA注意力机制，涨点神器！

EfficientMulti-ScaleAttentionModulewithCross-SpatialLearning》1.EMA通道注意力导读EMA(efficientmulti-scaleattention,EMA)是一种无需降维的高效多尺度注意力
今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理

1.数据集成：把不同类型的数据转换成统一的类型；，即格式的统一化；2.数据规约：包括数据降维，降数据，数据压缩当不同数据相关性很大时，我们采用降维的方法；当数据的相关性很小时，我们采用降数据的方法数据降维的主成分分析即
阑梦清川·2024-01-27 19:03

在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析（OPLS-DA）

DA是判别分析，PLS-DA用偏最小二乘回归的方法，在对数据“降维”的同时，建立了回归模型，并对回归结果进行判别分析。
维凡生物·2024-01-27 17:34

12.1 主成分分析原理（PCA)

将原始数据按列组成行列矩阵；2.将矩阵的每一行进行零均值化；3.求出协方差矩阵；4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；5.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前行组成矩阵；6.即为降维到维后的数据
YANQ662·2024-01-27 15:12

【特征工程】特征选择及mRMR算法解析

姓名：崔少杰学号：16040510021转载自：http://www.jianshu.com/p/04d965e35b6d=有修改【嵌牛导读】：mRMR可认为是最大化特征子集的联合分布与目标变量之间依赖关系的一种近似。【嵌牛鼻子】：特征工程、mRMR算法【嵌牛提问】：不同模型有不同的特征适用类型？【嵌牛正文】：特征子集的搜索：（1）子集搜索问题。比如逐渐添加相关特征（前向forward搜索）或逐渐
随心所欲_7b32·2024-01-27 09:56

深度神经网络和传统神经网络区别

具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，
快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

【AI算法】数据王国的大冒险-谈三种数据降维的机理

为了解决这个问题，数据王国决定举办一场降维大赛。他们邀请了王国中最聪明和最勇敢的数据科学家们来参加这场比赛，看看谁能找到最有效的降维方法。降维大赛国王说道，为了简化管理，我引入了一种名为降维的策略。这
德天老师·2024-01-27 07:54

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距（连续型）变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1．基于变量距离的层次聚类2.基于变量距离的模糊聚类6.2.3变量降维
小胡涂记·2024-01-27 07:49

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法，基于方差阈值，主成分分析和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择，最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征
m0_51876286·2024-01-26 20:15

降维(Dimensionality Reduction)

1.动机一：数据可视化将数据可视化，我们便能寻找到一个更好的解决方案，降维可以帮助我们。假使我们有有关于许多不同国家的数据，每一个特征向量都有50个特征（如GDP，人均GDP，平均寿命等）。
清☆茶·2024-01-26 06:40

第二章 多变量线性回归

因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都
清☆茶·2024-01-26 06:09

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。
加百力·2024-01-25 22:38

降维算法——LE算法的推导

LE算法简介及其推导1.简单介绍LaplacianEigenmaps是一种降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。
GrandNovice·2024-01-25 15:24

机器学习笔记02：特征工程

特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据：标准缩放：2.类别型数据：3.事件类型：4.数据降维
fafagege11520·2024-01-25 09:12

新东方直播爆火：最牛逼的销售就是降维打击

新地方爆火，给我最大的启示就是：最牛逼的销售就是降维打击。东方甄选之所以火，
唐晓涵·2024-01-25 06:42

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.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4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN
软件算法开发·2024-01-25 03:00

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

实现多维数组扁平化

方法1，使用Arrary.flat()方法实现[[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(Infinity)//[1,2,3,4,5][[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(1)//传入降维的数字得到想要实现的数组
华子Code1024·2024-01-24 19:26

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

“非监督式学习”即算法在训练模型时期不对结果进行标记，而是直接在数据点之间找有意义的关系，或者说输入数据中仅有X变量而没有y变量，特色在于针对X变量进行降维或者聚类，以挖掘特征变
数据科学作家·2024-01-24 19:05

无题

今天下午接我大爹上县的来，路上把大刘的三体听了一遍，真降维打击，起承转合，高潮迭起，各种新的认知向你扑面而来。
猫儿巴西·2024-01-24 11:20

Hive 行列转换

单列转多行，降维（单列数组或键值对）示例1：explode(array(…))select...,AfromTlateralviewexplode(ARRAY_FIELD)asA;selectexplode
Byyyi耀·2024-01-24 10:51

机器学习-PCA降维【手撕】

降维算法降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量，其目的是为了让算法运算更快，效果更好，同时可以方便数据可视化。过高的维度特征维度的特征矩阵无法通过可视化，数据的性质也就比较难理解。
alstonlou·2024-01-24 09:52

如何破解分布式系统无法逃避的“降维打击”？

11月27日，某云多个地区云控制台及openAPI访问出现异常，影响Redis等多个数据库产品，所幸未对实例运行出现故障。这已是该云厂商11月内第二次出现故障——上一次故障几乎影响全线数据库产品，并波及业务运行。无独有偶，27日晚，另一互联网厂商云平台又爆出超大规模故障，几乎所有上线业务均受到不同程度影响，故障时间长达8小时……云平台接连出现事故，背后原因众说纷纭，但总让人们不得不再次思索这个话题
sunnywell111·2024-01-23 22:42

11.2因子分析实践

数据来源商户o2o数据示例11.2.1因子分析操作打开数据文件--分析--降维--因子--因子分析--因子分析对话框将网点刘浏览量，论坛浏览，线上广告费用，地面推广引入量，线下广告费用，实体店铺货量，实体店访客数
Joypang·2024-01-23 18:57

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

自编码器通常用于数据降维、特征学习、去噪等任务。在基础架构设计中，基于自编码器的架构
giszz·2024-01-23 00:34

10X单细胞（10X空间转录组）轨迹分析之绘图

图片.png今天我们借助别人的数据，用monocle的轨迹分析结果和Seurat的降维结果实现这张图，从而让轨迹分析在UMAP图上可视化。
单细胞空间交响乐·2024-01-22 23:47

PCA,LDA的C++实现（内附代码~）

源代码获取通道：C++实现LDA，实现PCApca_z运行结果：LDA_Z运行结果：原理简单易懂，用于降维。
Z_shsf·2024-01-22 22:39

我们还能买房吗？

万变不离其宗，这是思维方式的降维打击。拼死命的去研究数据，累死也看不明白。第一我们要明确一点，大城市的发展必然的。城市是人类最伟大的发明，没有城市，也就没有文明。
不完美世界·2024-01-22 10:47

HNU-数据挖掘-实验2-数据降维与可视化

数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化实验背景实验目标实验数据集说明实验参考步骤实验过程1.对数据进行初步降维
甘晴void·2024-01-22 06:31

sklearn中级教程——特征选择

sklearn中级特征选择教程在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它可以帮助我们从原始数据中选择出最具预测性能的特征，以提高模型的准确性和效率。
Echo_Wish·2024-01-22 01:11

数据可视化 | 期末复习 | 补档

可视分析系统三者之间有什么区别可视化的基本流程可视化的两个基本设计原则数据属性可视化的基本图表可视化编码视觉编码基本图表图形感知前注意力机制格式塔学说变化盲视颜色感知颜色生成和颜色优化可视化评估EdwardTufte设计准则饼图、彩虹颜色表、3D图表的评价高维数据可视化为什么要降维多维尺度分析
啦啦右一·2024-01-21 14:47

无监督神经网络原理与实现

目录网络结构训练目标Python实现无监督神经网络通过学习输入数据本身的内在结构，而不需要标签信息，它可以用于特征提取、降维等任务。
10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择
小旺不正经·2024-01-21 08:02

主成分分析\2.28

主成分分析（PCA）一、概念主成分分析是一种数学降维方法，将原来众多具有关联性变量重新组合为一组新的相互间无关系的综合变量来代替原来的变量。
浅墨\·2024-01-21 07:52

好钢用在刀刃上：降维学习

主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性，并通过选择重要的新属性实现降维；主成分分析的解满足最大方差和最小均方法两类约束条件，因而具有最大可分性和最近重构性；特征选择则是选取原始特征中的一个子集用于学习任务
编程回忆录·2024-01-20 20:50

关于买房子的几点感触

一定要选择大的开发商，口碑一定要好，最起码不会崩盘；二，不要找到那种特别去注重宣传，尤其是营销策略非常好的开发商，他们把钱都花在营销上，实处都没有落到；三，一定不要跟风，尤其是那种牌子不大，但是到了小县城给人一种降维打击的开发商
嗯嗯安置区·2024-01-20 18:33

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC总结本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_47058355/article/details/130400400?spm=1001.2014.3001.5501数据挖
程序员老冉·2024-01-20 16:41

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

机器学习||机器学习发展&人工智能 VS 机器学习 VS 深度学习一种新的编程范&机器学习机器学习分类&分类&回归&聚类$&降维&机器学习术语&机器学习的三个要素步骤假设空间\评价指标\优化目标寻解算

目录一、机器学习发展二、人工智能VS机器学习VS深度学习三、机器学习1.机器学习：一种新的编程范式2.机器学习任务四、机器学习分类1.分类2.回归3.聚类4.降维五、机器学习术语六、机器学习的三个要素（
小嘤嘤怪学·2024-01-20 15:21
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