线性判别分析降维第14页

降维方法综述

首先要明白，降维往往是为了在降低计算量的同时，尽量保持原来样本的分布PCA对于正交属性空间中的样本点，用超平面对样本进行表达需要满足最近重构性及最大可分性理论基础基本假设如下，投影变换后得到的新坐标系为对样本进行中心化过程推导

长安逸魂·2023-10-30 04:35

特征选择之卡方验证java_机器学习之特征选择

2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。

weixin_39809140·2023-10-30 02:08

Swift 高阶函数

项目中比较常用比较常用顾名思义是过滤接受一个过滤条件的闭包，返回一个新的数组map函数使用一个闭包，使用闭包去处理这个元素，返回一个新的数组flatmap在4.1的时候被弃用，当数组中包含可选值或者nil的时候建议使用compactMapflatmap可以降维

Mannyao·2023-10-29 22:03

高途围棋课（第一课）

真是一门宝藏课程，如果小时候能学到这样的课，也不至于现在被某某人降维打压。好好学习天天向上呀！

初见四叶草·2023-10-29 21:17

卷积神经网络（CNN）——学习笔记

其特点有：能够有效提取图像特征——卷积操作能够将大数量级的图像降维为小数量级——池化操作原理结构卷积神经网络的结构为：输入层(Input)、卷积层(Conv)、池化层(Pool)、全连接层(FC)、输出层

weixin_43898617·2023-10-29 16:23

【光伏功率预测】白鲸算法结合变分模态分解优化核极限学习机BWO-VMD-KELM光伏发电功率预测【含Matlab源码 3213期】

而变分模态分解可以用来对输入数据进行降维处理，从而减少核极限学

Matlab领域·2023-10-29 15:42

一篇文章了解KPCA算法：从原理到Python代码实现全面解析

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

小Z的科研日常·2023-10-29 14:43

python数据趋势算法_基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。

weixin_39777540·2023-10-29 14:12

python降维之时间类型数据的处理_【Python算法】数据降维概述

数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解

weixin_39989980·2023-10-29 14:12

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c

Luara_lyy·2023-10-29 14:12

数据特征工程 | 基于PCA算法（Python）

随着数据量的不断增加和数据维度的不断扩展，如何进行高效的数据降维处理成为了一个热门话题。在数据分析领域，PCA算法作为一种常用的数据降维方法，可以对多个特征进行降维，提高计算效率和降低存储空间需求。

算法如诗·2023-10-29 14:42

特征工程——数据降维

基于特征选择的降维基于特征选择的降维指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，整个过程不产生新的维度。

李代数·2023-10-29 14:42

数据特征工程 | 基于KPCA算法（Python）

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

算法如诗·2023-10-29 14:41

LLM-微调-方案（一）：Lora【案例：chatGLM-Lora】【在chatGLM原有结构中间插入新的网络层】【微调时冻结原有结构参数，只微调新加入的网络层参数】

这种方法有点类似于矩阵分解，可训练层维度和预训练模型层维度一致为d，先将维度d通过全连接层降维至r，再从r通过全连接层映射回

u013250861·2023-10-29 11:45

Hui-封超组－第十五期第二周第九次作业

I:长大后发现，做任何事情，努力就能够获取成功的单维模型基本上不存在，在任何领域中，比拼的维度越来越多，降维打击的案例比比皆是。

原来是Hui姑娘啊·2023-10-29 11:12

学完这7课，让你的文章更加活色生香 - 草稿

社群运营新行业的发展，但对于现阶段的自己不适合，因为需要好的文案和视角，所以不会不假思索的跟在别人后面跑；更加坚定了我打造朋友圈的个人品牌的想法；更加促进我工作上的方向～专业的落地；也一再打破了我的完美主义，降维为先完成再完美

小作怡情·2023-10-29 10:46

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析

鼠小米·2023-10-29 09:40

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握

靖墨c·2023-10-29 09:10

机器学习的练功心法（三）——特征工程

3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2文本特征提取3.4.3.3中文文本特征提取3.4.3.4TF-IDF算法3.5特征预处理3.5.1特征预处理主要内容3.5.2大局看待3.5.3归一化3.5.4标准化3.6降维

ArimaMisaki·2023-10-29 09:40

日记2020/02/20

尤其是到拼多多那个梗，真就是把现代学的东西带回古代降维打击。另一件事就是在老虎证券上开了美股账户，准备研究一下美股市场，希望今年可以盈利。

sunbiu·2023-10-29 04:30

郑中华：赚钱的秘密（71）

聚焦，垂直细分，单点突破、降维打击，才是现在赚钱的动作。习惯性遵循3个唯一，卖点唯一、流量渠道唯一、运营系统唯一。二、赚钱，就是跟人做连接。我

华星郑中华·2023-10-29 03:32

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】

降维是机器学习处理高维数据的必要手段，也是发掘数据价值的关键路径。它是一种简化复杂数据集以便更容易处理的方法，目标是将高维的数据投影或者转换到低维空间，同时尽可能保留原数据中的关键信息。

深度之眼·2023-10-29 01:02

数据特征工程 | 主成分分析（Python）

主成分分析（principalcomponentanalysis，PCA）是一种的无监督线性变换技术，主要用于特征抽取和降维。假设原始

算法如诗·2023-10-28 23:42

kubeadm部署指定版本的K8s+containerd+docker——图文详细版（上）

Containerd的起源与发展Docker强势崛起，云计算开始容器时代，Dockers以独特的容器架构和容器“镜像”快速发展，对其他容器技术进行致命的降维打击，包括Google在内的很多公司无法与之匹敌

QwQ一叶·2023-10-28 21:24

python降维可视化自编码_如何使用自动编码器可视化降维？（Python | TensorFlow）...

我正在尝试调整AymericDamien'scode来可视化由TensorFlow中实现的自动编码器执行的降维.我看到的所有示例都在mnistdigits数据集上工作，但我想使用此方法将2维中的虹膜数据集可视化为玩具示例

weixin_39580715·2023-10-28 09:32

用TSNE实现特征降维可视化

目录背景tSNE效果代码实现背景用于深度学习里面的多分类,希望直观地观察到类间距离,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport(manifold,datasets,decomposition,ensemble,discriminant_analy

In.Z·2023-10-28 09:31

可视化 | （四）可视化降维

文章目录降维的重要性MDS、PCAMDSPCASNE总述SNESymmetric-SNET-SNE降维的重要性降维在数据分析和可视化领域中扮演着重要的角色。

啦啦右一·2023-10-28 09:52

机器学习(四)机器学习分类及场景应用

文章目录1.7机器学习分类及场景应用1.7.1监督学习(1)利用分类对类标进行预测(2)利用回归预测连续输出值(3)标注问题1.7.2无监督学习(1)通过聚类发现数据的子群(2)数据压缩中的降维1.7.3

大模型Maynor·2023-10-28 08:25

关于放开之后……

以上症状我都有，发烧一天一夜就退烧了，失去嗅觉和味觉大概只有半天，听觉下降维持一周，喉咙不舒服（有点像慢性咽炎）维持了一个月。措施

吧唧酱·2023-10-28 04:47

产品概念之4/4：产品包 —— 升维思考，降维打击

产品包是产品开发团队对客户或下游环节交付的统称，是产品分层次理论在实践中的具体应用。抛开内部向下游组织交付的内容，先看一下向客户的交付。拿软件来说，我们一般都能够说的八九不离十，软件安装文件、操作手册、维护手册，基本就差不多了。通常的理解，产品开发团队的任务就算完成了。事情是不是这样的呢？我们通过一个例子来看一下。面向客户的产品包假设您是一家大型企业的IT部门的主管领导，负责ERP系统的选型，有两

阿木的汤·2023-10-28 00:42

2019-04-02

2）相对于上一年的CY老师创客会，今年的内测营，更多的是在思路上不断升维我们，修练出相应技能去市场上降维打击，获得胜券。3）在咏春队中担任队长，提升了办社群线下

何礼东·2023-10-27 10:57

非常详细的Sklearn介绍

在Sklearn里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理，如下图从其官网的截屏。要使用上述六大模块的方法，可以用以下的伪代码，注意import后面我用的

奔跑的码农·2023-10-26 20:19

机器学习 | sklearn库

自带的样本数据集2.2利用sklearn生成随机的数据集2.3读入自己创建的数据集三、数据预处理3.1数据标准化3.2sklearn中的数据标准化函数3.3正则化函数Normalizer()四、数据的降维一

天下弈星~·2023-10-26 20:26

Embedding

对于Embedding的理解相对于one-hot编码来说，Embedding的主要作用是降维，减少计算量相同点one-hot编码和Embedding的主要作用均是对一组特征进行转换，使其每个特征都转换为向量

何强棒棒·2023-10-26 19:32

如何利用时空链模式工具让中小微企业、个体户、创业者如何赚更多的利润。

生而全球化的时空链模式工具，具有高维度的属性，它有着独特的链接万物、万企、万商、万人功能，有着百分之一百降维打击“共赢”的概率功能，有着打破一切边界获得利润和数据价值的功能……这些独一无二的功能属性，可以让中小微企业和个体商户真正实现无边界经营创业

亮哥说教育·2023-10-26 15:04

机器学习sklearn-降维

降维就是降低特征矩阵中特征的数量sklearn.decomposition降维（矩阵分解）主成分分析PCA因子分析FactorAnalysis独立成分分析FastICA字典学习DictionaryLearning

yzy_1117·2023-10-26 10:09

机器学习——特征选择和降维(sklearn)

目录1.移除低方差特征1.1参数（Parameters）1.2应用1.3常用的方法2.单变量特征选择2.1SelectKBest2.1.1参数2.1.2常用的方法2.1.3应用2.2SelectPercentile2.2.1参数2.2.2常用的方法2.2.3应用2.3SelectFpr2.3.1参数2.3.2常用的方法2.3.3应用2.4SelectFdr2.4.1参数2.4.2常用的方法2.4.

AI AX AT·2023-10-26 10:36

【机器学习】sklearn特征值选取与处理

英文文本特征值选取4.中文特征值选取5.中文分词文本特征抽取6.TfidfVectorizer特征抽取7.归一化处理8.标准化处理9.过滤低方差特征10.主成分分析11.案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维

乒铃乓啷的菠萝吹雪·2023-10-26 10:55

2020-4-26晨间日记

今天是周末April.26起床：5：54就寝：23：16天气：晴朗心情：放下焦虑任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：刷完《了不起的我》；学习产品思维：如何用三级火箭降维打击；听书《天堂的电脑》习惯养成

VisualField·2023-10-26 10:34

自动驾驶，从“宠儿”走进“淘汰赛”

从“一步到位”到场景、技术降维。从拼落地路径，到拼雷达、算力，再到如今的性价比之争，自动驾驶似乎变得愈发“接地气”。作者|斗斗编辑|皮爷出品|产业家比起去年，黄文欢和张放今年显得更加忙碌。

产业家·2023-10-26 09:22

你认为别人“庸俗”，或许是因为你“不足”

一句话，就把你的合理要求降维成“不懂事的乞讨”。你被噎得张口结舌。从此再也不轻易开口。他们确实总是说钱，说这个买不起

悟恩说事·2023-10-26 08:57

KL变换（PCA主成分分析）

K-L变换在机器学习学习中若存在维度过高的向量，则不利于分析向量的样本的方差与均值原理分析K-L变换的本质是寻找一个算子UUU，通过Y=UXY=UXY=UX，其中YYY为XXX降维后的结果。

Gowi_fly·2023-10-26 07:50

人机融合态势感知的压缩

以下是一些常见的人机融合态势感知数据压缩方法：人工智能算法：利用人工智能算法，如机器学习和深度学习，可以对感知数据进行特征提取和降维。这样可以减少数据的维度，并保留与任务相关的重要特征。

人机与认知实验室·2023-10-26 06:48

JS数组扁平化多维数组变为一维数组的三种方法

1.flat方法我们使用flat可以实现降维//声明一个数组constarr=[1,2,3,[4,5,6]]//我们使用flat方法console.log(arr.flat())//[1,2,3,4,5,6

远近高低各不同·2023-10-25 14:17

基于Python制作一个动物识别小程序

目录引言研究背景目的与意义动物识别技术概述基本原理图像处理与特征提取机器学习与深度学习方法数据集与数据预处理数据收集与构建数据预处理步骤数据增强技术特征提取与选择基础特征提取方法特征选择与降维引言研究背景动物识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向

无语猫子·2023-10-25 08:41

投资最贵的不是钱，而是时间

第二条，逻辑上升维，决策上降维。一方面，投资人毕竟不是公司创始人，没有办法亲历公司成长的方方面面，这里存在信息的不对称；另一方面，投资人也无

qinguyi·2023-10-25 04:48

降维思维

降维image戳上面的蓝字关注我们哦！何为将维？其实我也不知道！没看过三体所以无法真正获悉！只是听一个公众号的人说，所谓的将维就是和外星人大战，主动将维，三维将到了二维，然后将外星人变成一张纸.卧c！

LUSI鹿·2023-10-25 03:30

主题：使用Python实现主成分分析（PCA）

主题：使用Python实现主成分分析（PCA）主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取主要特征。

代码指四方·2023-10-24 18:51

主成分分析(PCA)及python原理实现

PCA定义：该定义来自于秒懂百科：PCA（principalcomponentsanalysis）即主成分分析技术，又称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

Jan Ford·2023-10-24 18:50

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