特征选择降维第7页

D5选择大于努力选赛道和调整 2组 Caden - 草稿

中小学成绩提升中端市场【2.用户场景痛点】外来人口多，公立学校少，私立学校林立，好的学校需要更好的成绩作为入学门槛，否则只能读中专【3.场景解决方案】期末期中考试，集中打宣传，孩子入学家长和孩子需要单独面试，降维打击家长

贝朗贝克·2024-01-13 21:13

无监督学习Principal Component Analysis(PCA)精简高维数据

目录介绍一、PCA之前二、PCA之后介绍PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的数据降维和特征提取技术。

取名真难.·2024-01-13 18:50

如何让自己成为一名高手-横向跨部门沟通

关系很微妙的同盟者关系微妙是因为每一场跨部门正式沟通都一定会蒙染一层暴力冲突的色彩；同盟是因为可以帮你上升一个问题本身的维度，找到共同目标进行降维打击来解决问题。

王武锐·2024-01-13 14:24

如何利用RPA做UI自动化测试对传统自动化的降维打击

所谓降维打击，其实是RPA软件，跨界做了软件自动化测试。

实在智能RPA·2024-01-13 10:56

机器学习降维技术全面对比评析

降维技术提供了一种解决方案，将数据转换为低维表示，同时保留基本信息。本文旨在比较和对比一些突出的降维技术，涵盖线性和非线性方法。

冷冻工厂·2024-01-13 10:52

如何对多元线性回归模型调参？

然而，仍有一些关键步骤和技巧可以用于优化多元线性回归模型的性能：特征选择移除无关特征：通过分析特征与目标变量的关联度，移除与目标变量关联度低的特征。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

0807桩记

关键词:合作共赢向上管理向下管理组织环境五层需求理论人性橄榄球降维打击具体可测量可完成息息相关有时间期限倒推如果就人物时间地点2分钟捡了西瓜，丢了芝麻日行周结月论季线年轮

倩倩打怪记·2024-01-13 02:55

企业咨询的第一步：调研--降维思维与发散思维的应用

作业报告.png调研企业经营不好的根源在哪里？我们在做企业调研的过程中出现过很多这样的问题：企业：我的业绩不好呀，你有什么样的办法？我：没有办法？我为什么这样回答呢，本着对企业负责的态度，企业所提出的这个问题面太广了，有可能是企业本身的问题，有可能是项目设计的问题，有可能能是员工执行的问题，也有可能是客户满意度的问题，也有可能是流程的问题，也有可能是目标设定的问题，当我们把这个这些问题弄清楚，再执

甘新军Kevingan·2024-01-12 22:59

【人工智能Ⅰ】实验11：支持向量机

（1）可针对这些特点对图像的颜色、纹理、形状进行分析，从而进行特征选择与提取；（2）也可以尝试不提取特征，直接将图像作为输入，对比效果；（3）

MorleyOlsen·2024-01-12 21:26

度过人生低谷期的8个实用小建议

分享曾经给我启发很大的一句话：逆境来临时，会让我们从理想主义降维到现实主义，需要解决个各种问题。好看时间、好玩时间、心流时间

c4e5eeb1a6b2·2024-01-12 21:31

2021-03-22

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”。

4ad45fb2c449·2024-01-12 18:20

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异

Nie同学·2024-01-12 14:00

数据特征工程 | PSO粒子群算法的特征选择原理及python代码实现

在特征选择问题中，PSO可以用于选择最佳的特征子集，从而提高模型的性能和效果。PSO的特征选择原理如下：表示特征子集：PSO中的每个粒子表示一个特征子集，其中每个维度对应一个特征。

算法如诗·2024-01-12 10:47

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator

y_7539·2024-01-12 08:45

如何通过分类数据执行特征选择？

作者|JasonBrownlee编译|CDA数据分析师特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入特征子集的过程。

CDA·数据分析师·2024-01-12 06:07

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

WangYan2022·2024-01-12 06:02

PCA主成分分析算法

在数据分析中，如果特征太多，或者特征之间的相关性太高，通常可以用PCA来进行降维。比如通过对原有10个特征的线性组合,我们找出3个主成分，就足以解释绝大多数的方差，该算法在高维数据集中被广泛应用。

沉住气CD·2024-01-12 05:47

代码随想录算法训练营day42背包问题理论基础

不放物品i时：dp[i-1][j]放物品i时：dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]最后两者取最大值一维dp数组此层是由上一层推导出来的，可降维dp[j]:

2301_76501365·2024-01-12 03:49

只是故事-9 降维打击

有个词叫“降维打击”，然而林颜降低身价去求职，别说打击别人了，自己都没有任何竞争优势。看来这个“降维打击”，不仅打击低维度的人，对高维度的人本身也是打击。越是门槛低的职位，竞争越是激烈。

彦姐书·2024-01-12 02:28

决策树回归（Decision Tree Regression）

特征选择：选择用于构建决策树的特征

草明·2024-01-11 23:27

Python清理数据的常用方法总结

目录1、数据预览2、缺失值处理3、异常值处理4、数据类型转换5、重复值处理6、数据标准化7、特征选择8、处理类别数据总结在数据科学和机器学习领域，数据清理是一个非常重要的步骤。

傻啦嘿哟·2024-01-11 23:00

Pytorch 基于Minst手写字的自编码去噪

去噪可以集中在清理旧的扫描图像上，或者有助于癌症生物学中的特征选择。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析，从而导致不必要的死亡。因此，医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。

奶奶滴,为什么不学java·2024-01-11 21:26

因子分析——主成份算法实现

主因子分析，在炼数成金课程中提到：降维的一种方法，是主成分分析的推广和发展是用于分析隐藏在表面现象背后的因子作用的统计模型。

weixin_30685047·2024-01-11 11:06

互联网加竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2024-01-11 09:54

NMF降维算法与聚类模型的综合运用

NMF降维算法与聚类模型的综合运用前言一：NMF算法二：NMF算法的使用三：NMF算法与层次聚类的综合使用四：总结前言这一章，我们讨论下另一个比较有效的降维手段：NMF（非负矩阵分解）。

月~时光之笛·2024-01-11 02:37

无人不智能，机器不学习·2024-01-11 02:05

【人工智能Ⅰ】复习汇总（各章节详细知识点梳理手写版）

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机

MorleyOlsen·2024-01-10 20:43

实战美年健康AI大赛之二_相关问题与思考

说出来可能有人不信，我只用了五折的lightgbm，参数都没怎么调，去缺失值，去噪，特征选择，归一化，模型融合，目前为止都没做，所有时间都花在NLP上了，其中很多试尝还在进行中，还未加入模型，

xieyan0811·2024-01-10 16:58

使用机器学习方法进行分析和处理：对高质量图像进行压缩

而SVD图像压缩是基于图像的奇异值分解，将图像矩阵近似表示为低秩矩阵，从而实现图像的降维和压缩。2.压缩效果：SVD图像压缩与普通图像压缩工具相

Aurora_木迦·2024-01-10 11:08

第三节

非参数学习算法：缓解对于特征选择的需求--局部加权回归算法（线性回归算法是一种参数学习算法，参数学习算法是使用固定数目的参数来进行数据拟合的算法。）

piziyang12138·2024-01-10 10:33

卫龙辣条

一、创业初期（关键词：以工厂为中心的广覆盖）刘卫平在创业初期没钱、没人脉、没名气，但他的营销打法对当时其他的小作坊来说，简直是降维打击。

扶摇334·2024-01-10 08:37

盛言·和说

大家终于发现：免疫力，才是一个人最大的竞争力，才是可以摧毁一切商业逻辑的降维打击。

7a2fd9d0d024·2024-01-09 23:04

奇异值分解（SVD）的推导和应用简介

奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛，例如图像去噪，降维，另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A（m*n），我们

图学习小组·2024-01-09 20:27

PCA和NMF

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。

一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

创业与产品要笨一点

1.最成功的创业一定是降维攻击，你不能按照老的游戏规则玩。对方都是比你强大100倍的，你手里什么都没有，要人没人，要钱没钱，所以一定要降维攻击。我们内容产品的核心，就是碎片化、高品质。

d1698df63db8·2024-01-09 18:55

【sklearn练习】preprocessing的使用

这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。

我感觉。·2024-01-09 18:51

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二

失舵之舟-·2024-01-09 09:33

奇异值分解

https://blog.csdn.net/Jayphone17/article/details/113106887降维与压缩——奇异值分解（SVD）奇异值分解（SingularValueDecomposition

闪闪发亮的小星星·2024-01-09 06:47

python pca/svd原理及应用

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。

资料加载中·2024-01-08 20:43

机器学习--决策树

机器学习--决策树一、概览二、理论知识2.1决策树模型与学习2.1.1决策树模型2.1.2决策树与if-then原则2.1.3决策树学习2.2特征选择2.2.1特征选取问题2.3决策树的生成2.3.1ID3

Anonymous&·2024-01-08 19:37

拆解了200篇公众号文章，eva终于找到了文章粘性的一个关键点。

昨晚她就给我说了一次，我没有在意，我认为这是套路——降降维别人能听懂就是所谓的用心——也就是用户视角。今天恰好三节课刷屏，EVA又郑重其事的告诉我，写文章像老黄那样，就会觉得很真诚，包括辉哥奇谈。

铁匠826·2024-01-08 14:13

2021-07-07 ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets

做基于树的特征选择时遇到这个错误：“ValueError:Classificationmetricscan'thandleamixofbinaryandcontinuoustargets”经过检查，是一个分类任务

阿酒88·2024-01-08 13:04

2022年互联网时代，那什么是互联网思维？

2.互联网思维是降维的，让互联网产业低姿态主动去融合实体产业。3.互联网思维是一种做事的方法论，即好的产品自己会说话，让产品说服用户，用户帮产

逍遥小书生7·2024-01-08 11:14

机器学习简单概念和pytorch代码-2

它包括以下几个主要步骤：特征选择：从现有的特征集中选择最重要的特征，以减少维度并提高模型的效率。特征提取：将原始

Persistence is gold·2024-01-08 06:11

人会因为读了一本书而变得高尚吗？

一旦觉得势力单薄了就要把自己喜欢的作者拉出来挡在身前，来证明自己与作者站在一起，然后去贬低别人无法达到它和作者能够达到的高度，也许这就是所谓的降维打击吧，作者可能也不会明

沾衣·2024-01-07 19:28

[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测

它提供了各种监督和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。Scikit-learn易于使用且功能强大，可以处理大型数据集，并且具有很好的可扩展性。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

决策树模型

决策树有很多类型，基本的有ID3决策树，C4.5决策树，CART决策树，他们主要经过三个步骤，特征选择，生成决策树，决策树剪枝。

歌者文明·2024-01-07 11:38

目标检测part1

1*1卷积GoogleNet/Inception可看作全连接1、增加非线性2、特征降维空洞卷积在相同的感受野的情况下，使用空洞卷积得到更大的特征图，获得更密集的数据，而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积

草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:53

【Python百宝箱】数据清洗艺术：Python库助力打磨完美数据

本文深入探讨了一系列强大的Python库，它们在处理重复数据、字符串匹配、数据整理以及降维等方面发挥着重要作用。通过学习这些库，数据科学家们能够更高效地提升数据质量，为深入分析和建模打下坚实基础。

friklogff·2024-01-07 10:56

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