特征选择降维

机器学习系列 - 9. 主成分分析法 PCA

1.主成分分析法思想及原理1.1什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。
小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

SVD如何分解矩阵？

奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是一种将矩阵分解为三个矩阵乘积的方法，其用途广泛，包括矩阵压缩、降维、最小二乘问题等。
机器人那些事儿·2024-01-07 06:43

基于Java的人工智能与机器学习初探

Java在AI和机器学习中的应用Java可以广泛应用于人工智能和机器学习应用程序的开发中，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等。
naer_chongya·2024-01-07 03:30

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数
王小葱鸭·2024-01-07 03:04

PCL 基于PCA算法的点云平面拟合

平面拟合一、算法原理1、平面拟合2、参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法原理1、平面拟合  PCA是一种数学变换的方法，利用降维的思想在变换中保持变量的总方差不变，将给定的一组变量线性变换为另一组不相关的变量
点云侠·2024-01-06 23:31

No.1《平面国》：什么是降维打击？这本书真的神了！

科幻大作《星际穿越》，如今依旧是很多人N刷的神剧。主人公库珀在五维空间中用物化的时间，跨越时空，拯救濒临灭绝的人类。中国作家刘慈欣在《三体》中也对维度展开过很多的想象。“维度”也成为很多科幻谜们探索的热词。电影《星际穿越》插图可乐今天要推荐的书不是《三体》，而是由英国作家埃德温·A·艾勃特写于1884年的《平面国》。科幻大师艾萨克·阿西莫夫曾说，“要想理解维度没有比平面国更好的入门作品了”，这本书
可乐真读传·2024-01-06 20:29

基于PCA-WA（Principal Component Analysis-weight average）的图像融合方法 Matlab代码及示例

本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。
foddcusL·2024-01-06 19:21

即使是乘风破浪的姐姐们，也逃不出这个困局？！

反而是这样一个把“降维打击”做到极致的综艺节目，再次带火了这些姐姐们。更有意思的是，作为专业歌手的丁当，一曲相当完美的演绎。却被杜华评价为可能和未来的女团不和谐，反而给了75的低分。
财富流学院·2024-01-06 15:18

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。
python风控模型·2024-01-06 14:06

决策树--分类决策树

③示意图2、特征选择--信
bb8886·2024-01-06 12:57

李宏毅机器学习-PCA

无监督学习做什么无监督学习主要做两件事情：聚类&降维：比如说下图的树木，只有输入图片，没有标签，我们希望通过一个函数抽象的表达他们，于是抽出一个更抽象的表述生成器：也就是无中生有，我们有很多图片，但不知道是怎么生成的
Zhuanshan_·2024-01-06 09:43

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸
macan_dct·2024-01-06 09:11

机器学习中的流形学习算法 Manifold Learning

1.流形学习概述流形学习manifoldlearning，于2000年在Science杂志上首次提出，是一大类基于流形的框架，是机器学习、模式识别中的一种方法，在维数约简（降维）方面具有广泛的应用。
scott198512·2024-01-06 09:11

Kaggle之泰坦尼克号（2）

文本型数据处理-Name文本型数据处理-Ticket文本型数据处理-Cabin文本型数据处理-Embarked特征扩充-SibSp、Parch特征扩充-Pclass特征扩充-Age特征扩充-Fare二、特征选择及建模预测书接上篇
学海一叶·2024-01-06 06:39

主成分分析

实验目的继续学习无监督学习中的降维算法，最经典的降维算法为主成分分析实验原理PCA的几何解释平移（去中心化）、旋转坐标轴，找到主成分pc1和pc2。
ykzcs2000·2024-01-06 06:02

利用自编码器(AutoEncoder, AE)，对图像或信号进行降维和聚类，并将隐空间在2D空间中可视化，通过Matlab编程实现

自编码器（AutoEncoder）是一种无监督学习方法，用于对数据进行降维和聚类。它通过学习输入数据的低维表示来重构输入数据，同时保持数据的分布不变。
学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

复利管理—如何持续让自己成长

复利—重复、持续地盈利一、复利的两个维度1.坡的长度（投资要从现在开始）2.雪的湿度（1）纵向复利—专，精，逐一攻克，熟悉的领域持续前行（2）横向复利—多点降维突破法，即同时进行多个动作，但降低难度二、
独上兰舟_bac7·2024-01-05 22:04

34、使用Scikit-Learn进行特征选择

选择功能特征选择是一个过程，您可以自动选择数据中对您感兴趣的预测变量或输出贡献最大的那些特征。在数据中包含太多不相关的功能会降低模型的准确性。
攻城狮笔记·2024-01-05 10:02

20191109(要点) 降维打击～真爱与替代品～讨好型人格～成长四阶段

___毛豆笔记2019.11.10感恩春霞整理音频要点导语：降维打击举例：感恩冰蓝的高能分享～感恩毛豆结合自身理解和冰蓝分享整合成文字～别人对我们进行批判，其实批判的只是二维平面上影射的某一个侧面。
麒麟_702b·2024-01-05 03:40

清风数学建模代码笔记2（更新课_1

1.excel制图2.因子分析类似于主成分分析也用作降维，但其容易解释，较之主成分分析使用更为广泛。
笑一个吧U·2024-01-05 02:42

数学建模 -- 灰色关联分析

写在前面：笔记为自行整理，内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风主要用于系统分析和综合评价非主流主成分分析不可以综合评价是用来降维的案例一：进行系统分析第一步：画统计图并且分析第二步：确定分析数列第三步
yb0os5·2024-01-05 02:40

【数学建模】主成因分析

目录一、问题的提出二、降维的作用五、PCA的计算步骤六、例题1讲解七、例题2的讲解八、Matlab代码九、主成分分析的滥用：主成分得分十、主成分回归本讲将介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis
要如我愿·2024-01-05 02:40

清风数学建模笔记-主成分分析

内容：主成分分析介绍：主成分分析是一种降维算法，它通过旋转和变换将多个指标转化为少数几个主成分，这些主成分是原变量的线性组合，且互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。
别被算法PUA·2024-01-05 02:10

降维算法的简单介绍

降维算法降维算法：通过减少数据的维度，如主成分分析和t-分布邻域嵌入等。降维通俗的讲，是通过减少数据的维度来处理高维数据的过程。降维算法有助于消除数据中的冗余信息，减少噪声，并提高计算效率。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 23:49

机器学习期末复习题

过拟合的处理：1.获得更多的训练数据2.降维3.正则化4.集成学习方法欠拟合的处理：1.添加新特征2.增加模型复杂度3.适当减小正则化系数2.什么是10次10折交叉验证?为什么要
南笙，·2024-01-04 20:24

数模学习day06-主成分分析

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息
WenJGo·2024-01-04 16:31

清风数学建模笔记-因子分析

内容：因子分析概念：通过分析研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子，由于归结出的因子个数少于原始变量的个数，但是又包含原始变量的信息，所以这一过程也称之为降维，与主成分分析相比更容易得到解释
别被算法PUA·2024-01-04 14:53

20条创业笔记

2.解决问题最好的方式，就是降维打击，要么将问题降低一个维度，要么将人提高一个维度。
萃见·2024-01-04 12:26

回顾逐渐没落的《三国群英传》系列，你最喜欢的是哪一部？

细细回想童年时期，感觉我们能接触到的三国题材游戏很多，我们也很乐于玩这些三国题材游戏：像是横版过关的《吞食天地》，战棋类的《三国志曹操传》、即时战略的《三国霸业》、还有对以上游戏降维打击最有代入感的《真三国无双
绘空之事·2024-01-04 11:32

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据
AI路漫漫·2024-01-04 11:24

Review of Feature Selection, Dimensionality Reduction and Classification for Chronic Disease Diagnos

ReviewofFeatureSelection,DimensionalityReductionandClassificationforChronicDiseaseDiagnosis-慢性病诊断的特征选择
aab11235·2024-01-04 10:02

大数据HCIE成神之路之特征工程——特征选择

特征选择1.1特征选择-Filter方法1.1.1实验任务1.1.1.1实验背景1.1.1.2实验目标1.1.1.3实验数据解析1.1.1.4实验思路1.1.2实验操作步骤1.2特征选择-Wrapper
邵奈一·2024-01-04 08:57

python数据分析之交叉验证

、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程1、采集数据2、数据预处理3、特征选择
东木月·2024-01-04 00:51

关于数据降维的几种方法

1.什么是数据降维？数据降维是指将高维数据转化为低维数据的过程。在现实生活中，我们常常面临高维数据的问题，例如图像数据、文本数据、传感器数据等。
亦旧sea·2024-01-03 21:37

方差对于特征选择上的作用

特征选择的意义在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特征，然后输入到算法模型中进行训练。
叫我老村长·2024-01-03 14:24

机器学习（三） -- 特征工程（2）

特征工程（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言三、特征预处理1.1、无量纲化2、归一化2.2.1、线性归一化2.2.1、***最大最小均值归一化2.2.1、***最大绝对值归一化3、标准化四、特征降维
₫从心·2024-01-03 13:54

30、共空间模式CSP与白化矩阵

CSP算法和PCA降维都涉及到了白化，那白化的目的和作用到底是啥呢？矩阵白化目的：对于任意一个矩阵X，对其求协方差，得到的协方差矩阵cov(X)并不一定是一个单位阵。
是馒头阿·2024-01-03 12:37

提高JavaScript代码优雅性的一些小技巧《一》

2、includes的正确使用姿势3、Array.map()的简写4、逗号运算符(,)5、在没有第三个变量的情况下交换两个变量6、从数组中删除重复项6、数组降维7、快速生成0-9的数组8、逻辑空赋值(?
你人还怪好的·2024-01-03 10:13

机器学习的方法

例如，聚类和降维问题。半监督学习（Semi-supervisedLearning）：同时使用标记数据和未标记数据来训练模型，这种方
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-03 05:08

机器学习——主成分分析（PCA）

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于降维和数据可视化。主要目标是将高维数据转换成低维空间，同时尽可能保留原始数据的信息。
m0_黎明·2024-01-03 01:05

分类预测 | Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测

分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测目录分类预测|Python实现基于SVM-RFE-LSTM的特征选择算法结合LSTM神经网络的多输入单输出分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述基于
机器学习之心·2024-01-02 23:58

醉话

现在的我，什么也不是，自己都看不上的人，也能降维打击我，呵，这可悲的现在。如果不是为了钱，也许不会想到写作，我想起当年被语文老师关在小屋里，要我把所有书
橘胖子·2024-01-02 17:52

深度生成模型之自编码器与变分自编码器 -＞（个人学习记录笔记）

模型求解3.优化目标4.再参数化策略AE与VAE的对比AE与VAE的主要局限性深度生成模型之自编码器与变分自编码器自编码器AE1.定义Auto-Encoder，学习输入数据的有效编码2.自编码器的应用降维
slience_me·2024-01-02 13:01

大数据机器学习深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库

的基本概述安装和配置如何安装Scikit-learn安装必要的依赖库Scikit-learn的主要特性强大的预处理功能众多的机器学习算法效果评估和模型选择可视化工具Scikit-learn的数据预处理数据清洗数据转换特征提取和特征选择
星川皆无恙·2024-01-02 11:28

机器学习——主成分分析（PCA）

基本思路主成分的代数定义和代数推导主成分的代数定义主成分的代数推导PCA算法两种实现方法1、基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法2、基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法PCA具体实现数据集介绍具体代码实现及运行结果数据获取PCA降维总结背景在许多领域的研究与应用中
TXQIHYJ·2024-01-02 08:08

机器学习 | Python实现基于GRNN神经网络模型

这种各向同性的网络结构（IGRNN）可以用作特征选择的包装器。这种方法
机器学习之心·2024-01-02 08:18

使用遗传算法优化的BP神经网络实现自变量降维

大家好，我是带我去滑雪！在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需要将神经网络当作一个黑箱子，根据输入和输出数据，神经网络依据相关的学习规则，便可以建立相应的数学模型。但是，当数学模型的输入自变量（即影响因素）很多、输入自变量不是相互独立的时候，利用神经网络容易出现过拟合现象，从而导致所建立的模型精度低、建模时间长等问题。因此，在建立模型之前
带我去滑雪·2024-01-02 07:04

机器学习预处理：特征工程

良好的特征⼯程可以显著提⾼模型的性能，⽽糟糕的特征选择或构建可能导致模型性能下降。
April123abc·2024-01-02 06:19

深度学习｜10.1 深度学习在计算机视觉的应用

而最终最后只有一个输出点，也就是说需要通过乘上中间层/隐藏层内部的矩阵，从而实现降维。
晓源Galois·2024-01-02 06:47

CTR的一些基本概念

1.1点击率预估过程1.1.1特征工程（1）特征筛选：特征选择就是选择那些靠谱的Feature，去掉冗余的Feature，对于搜索广告Query和广告的匹配程度很关键；对于展示广告，广告本身的历
三块给你买麻糬_31c3·2024-01-02 00:18
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他