特征选择降维第6页

哲哲的ML笔记（三十：主成分分析PCA）

PCA基本概念PCA：PrincipalComponentAnalysis，主成分分析非常普遍的降维算法要做的是找到一个方向向量，当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小

沿哲·2024-01-20 13:36

DALS020-距离与降维

title:DALS020-距离与降维date:2019-08-2012:0:00type:"tags"tags:降维分析Bierachicalcategories:DataAnalysisforthelifesciences

backup备份·2024-01-20 09:17

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

无监督变换的一个常见应用是降维，它接受包括许多特征的数据的高维表示，并找到表示该数据的一种新方法，用较少的特征就可以概括其重要特征。降维的一个常见应用是

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【现代控制系统】LTI系统的反馈结构和状态估计器

线性系统的反馈结构1.1状态反馈/线性直接状态反馈1.2反馈至状态微分的输出反馈1.3反馈至参考输入的输出反馈2.状态反馈的极点配置算法2.1状态反馈渐进跟踪问题——定常参考信号3.状态观测器3.1全维观测器3.2降维观测器

你哥同学·2024-01-19 19:13

机器学习---特征选择与稀疏学习

三月七꧁ ꧂·2024-01-19 11:51

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。

Better Bench·2024-01-19 07:23

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

公平正义思维模型分析

而是一个闭门不出，没有任何合作和创新的社会，之所以不会陷入混乱是因为没有人会主动挑起这个混乱，因为挑起混乱者面对的打击是他无法预计的，且是不公正和不正义的打击，所以，就像《三体》中提到的一样，太不公正和正义的降维打击才是人们不会主动引发混乱的原因

那年我们正值青春·2024-01-18 18:23

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。

溯源006·2024-01-18 18:59

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

数据降维简介数据降维即对原始数据特征进行变换，使得特征的维度减少。

北航程序员小C·2024-01-18 12:53

特征工程之特征选择

特征选择的目标构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质，此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释；特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是去逼近这个上限

北航程序员小C·2024-01-18 12:52

【计算机视觉】基于三维重建和点云处理的扫地机器人寻路

本项目采用的方法是SFM-MVS、Colmap、Kinect三种建模方法进行建模，分别由组内不同成员完成，经过亲自采集一定数量的图像集，利用SFM-MVS算法获得对应的三维模型进行2D降维处理，并利用该

乐心唯帅·2024-01-18 11:38

大语言模型系列-word2vec

word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP的一般流程：创建语料库=>数据预处理=>分词向量化=>特征选择

学海一叶·2024-01-18 08:39

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。

deephub·2024-01-18 02:14

有关升维思考，降维打击

只是随着不断的学习，探索，经历，自我觉察后，就会明白：所有问题的背后无非这8个字，升维思考，降维打击。升级维度的是对全貌的感知，对需求的洞见。随后自然而然有了处理事件的能力。拿开头提到的其中

极简文案尤莉·2024-01-18 01:51

PCA实例及代码

将特征数量从几百上千降低到几十的过程就是数据降维。

morie_li·2024-01-18 01:22

风控算法大赛解决方案分享

01项目总体思路本文将为您介绍我们在数据处理过程中所采用的方法，从数据清洗到特征工程再到特征选择，最终进行模型设计与分析。在

风控小兵突击·2024-01-17 23:29

决策树的分类

概念决策树是一种树形结构树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果决策树的建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

码农zz·2024-01-17 23:13

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold

于饼喵·2024-01-17 22:23

做互联网？这些互联网行业名词你知道几个？

平台、渠道、闭环、粘性、流量、模式、切入、共享、痛点、赛道、头部、曲线、裂变、导流、测试、露出、分发、赋能、降维、玩法、沉浸、下沉、种子、病毒、逻辑、对接、增值、变现、日活、留存、僵尸、流失、返佣、打法

互联网观察人·2024-01-17 17:45

如何提升自己的格局

读过刘慈欣《三体》的人，应该都知道「降维打击」在宇宙中，遭遇降维打击的一-方不仅毫无还手之力，对打击什么时候到来、什么形式进行无法预测，甚至当打击真正到来时，-开始都无法理解这种打击意味着什么。

1daf26de63dd·2024-01-17 17:20

三种方法实现PCA算法（Python）

它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

山阴少年·2024-01-17 14:50

线性代数在处理激光雷达的数据处理和图像处理中的应用

提取和降维等操作，从而实现更高效、准确的数据处理和图像处理。下面将详细论述线性代数在矩阵运算和特征值分解中的应用，并举例说明。

weixin_30777913·2024-01-17 13:13

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

一、决策树1、概述树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果2、建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。

小林打怪中·2024-01-17 12:12

06.逆矩阵、列空间与零空间

将A理解成矩阵变换，如果行列式为0，则该变换会降维，不存在方程组的解。如果一个三维矩阵变换将空间压缩到1维空间，则秩为1；若压缩到二维，则秩为2。秩代表着变换后空间的维

Maxcfb·2024-01-17 09:11

深度学习基础知识整理

这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择概念：就是从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型去训练的情况。特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。

医学小白学生信·2024-01-17 04:40

降维打击与升维思考

2021年3月2日星期二阴《三体》里描述了这样的一个故事：当地球和三体星的坐标都暴露在宇宙之下时，歌者文明向太阳系发了一片二向箔，包括地球在内的太阳系文明全部降成二维，也就是说三维空间也变成了一张巨大的纸，一切烟消云散。我们人类生存在三维空间，一旦把我们扔到了二维空间，就变成了画中人了，我们也就活不了。书中讲人类在三体人的眼里，钻木取火和航天飞机没有本质上的区别，都在同一纬度。他们甚至说：人类都是

精进的医生·2024-01-16 22:39

互联网加竞赛基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

Mr.D学长·2024-01-16 21:38

特征工程-特征处理（三）

特征处理连续型变量处理（二）多特征降维PCAPCA是一种常见的数据分析方式，通过数据分解，将高维数据降低为低维数据，同时最大程度保持数据中保存的信息。

alstonlou·2024-01-16 21:30

机器学习中的SVD总结

1.矩阵分解1.1矩阵分解的作用矩阵填充(通过矩阵分解来填充原有矩阵，例如协同过滤的ALS算法就是填充原有矩阵)清理异常值与离群点降维、压缩个性化推荐间接的特征组合(计算特征间相似度)1.2矩阵分解的方法

一只胖猪猪·2024-01-16 19:14

机器学习——主成成分分析PCA

上述例子体现了降维。维数少了，数据就少了。在上述的例子中，我们可以用肉眼看出来存在相关性；在实际

你若盛开，清风自来！·2024-01-16 10:29

群体结构分析

进化树和PCA本质上都是计算样本序列间的差异程度，然后利用两两差异度聚类（进化树）或降维（PCA）

滴滴_54f1·2024-01-16 07:10

机器学习-集成学习XGBoost

文章目录前言基本原理常见应用特征选择参数调整XGBoost优缺点模型集成并行计算代码结论前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题

太阳是白的·2024-01-16 07:16

敏捷Scrum中蕴含第一性原理来降维打击

最近敏捷小伙伴们在讨论Scrum与Kanban的区别，还有一些伙伴趁着清明节使劲地挖坟考古。我也来谈谈看法。本文无意考古和展开某种方法论，而是试图以“第一性原理”来探讨事情的本质。第一性原理Afirstprincipleisabasic,foundationalpropositionorassumptionthatcannotbededucedfromanyotherpropositionoras

申导Jacky·2024-01-16 04:45

动态规划 -- 01背包问题和完全背包问题

时隔半年，再次回过头来看背包问题，突然感觉十分明朗了，不觉得空间降维很难理解了，以前死活理解不了这里为什么可以空间降维。

Lucky小黄人·2024-01-15 22:32

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析摘要1.业务理解2.数据理解和处理2.1特征理解2.2数据基本情况2.3特征相关性分析3.酒店客户流失预测模型构建和评估

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

三体：最残忍的一句话

宇宙是一片海，一片一直在更迭的海，各个文明之间不断互相倾轧绞杀，不断降维，不断打击。从十维竟是已

终南山老狐狸·2024-01-15 19:13

知识：PCA降维

参考了两篇关于PCA的帖子：CodingLabs-PCA的数学原理【机器学习】降维——PCA（非常详细）-知乎里面讲的比较详细，我只做个小简化PCA（PrincipalComponentAnalysis

LittleLittleWhite·2024-01-15 16:10

粮食、马匹和病菌：造成不同文明发展水平差异的根本原因在哪里？

在之前的文章《卡哈马卡之战：历史上真实文明的降维打击》中我们简单介绍了西班牙与对印加帝国的一场战役以及这场战役结果背后的原因。

柏拉图和食铁兽·2024-01-15 11:51

影像组学学习笔记(23)-主成分析PCA、降维和特征筛选的区别

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(23)主要讲解:主成分析PCA，影像组学降维和特征筛选的区别0.PCA(Principalcomponentanalysis)的数学原理PCA.JPG

北欧森林·2024-01-15 05:40

T002 降维打击

多次看到涉及多个领域，有关降维打击分析的文章，一直在思考这个概念对于我们普通人有什么启示呢？一、降维打击5.1出去玩，在这个万物求偶的季节，见到了孔雀开屏与火鸡开屏。

筱轩私塾·2024-01-15 04:29

Intel-ML笔记03 正则化和特征选择

L2).pngLassoRegression(L1)LassoRegression(L1).pngElasticNetRegularizationElasticNetRegularization.png特征选择正则化通过缩小特征的

SilentDawn·2024-01-14 18:40

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。选取与未知样本距离最近的k个样本。对于分类问题，根据这k个样本的标签进行投票或权重计算，确定未知

smile-yan·2024-01-14 11:37

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

2.特征选择：根据问题的特点选择合适的特征，并对特征进行预处理（如归一化、标准化等）。3.计算距离：

此星光明·2024-01-14 09:44

读史以开慧

过去的二十多年里，我一直对历史嗤之以鼻，不爱看，觉得看了没用，不如多读点工具书，起码对工作有帮助，但是在社会上经历了几年的人情世故，被降维毒打付出了惨痛的代价以后，我开始慢慢觉得，我需要一些历史的案例来指引我洞察人心

大雅2019早睡早起·2024-01-14 08:46

李沐—动手学深度学习笔记

2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1.读取数据集2.2.2.处理缺失值2.2.3.转换为张量格式2.3.线性代数2.3.2.向量2.3.5.张量算法的基本性质2.3.6.降维

比三毛多一根头发·2024-01-14 07:30

李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数与微积分

系列文章目录李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二

丁希希哇·2024-01-14 07:52

20221221分享

实际上她对你实施的是降维打击，你的每一次如沐春风都是她在用高情商向下兼容。这类女生就不要想着去感动她，她理性的一面比男人还会权衡利弊。就像

雨松溪·2024-01-14 02:56

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