线性判别分析降维第16页

数据预处理知识框架

数据预处理步骤：2.1数据清洗阶段2.1.1缺失数据：2.1.2离群点2.1.3重复数据2.2数据转换阶段2.2.1采样2.2.2类型转换2.2.3归一化2.3数据描述阶段2.4特征选择阶段2.5特征抽取或降维阶段

小韭菜~·2023-10-19 22:09

PCA降维

定义主成分分析（PCA）是常用的线性数据降维技术，采用一种数学降维的方法，在损失很少信息的前提下，找出几个综合变量作为主成分，来代替原来众多的变量，使这些主成分能够尽可能地代表原始数据的信息，其中每个主成分都是原始变量的线性组合

怎么全是重名·2023-10-19 21:26

Python手册(Machine Learning)--sklearn

降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。选型：网格搜索、交叉验证、度量。预处理：特征提取、标准化。scikit-learn(sklearn)官方文档中文

WilenWu·2023-10-19 11:22

Covariance Estimators协方差估计大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

这种关系有助于我们理解数据的分布，进而可以用于特征选择、降维、异常检测等多种机器学习任务。

Mr数据杨·2023-10-19 07:30

等距特征映射

传统降维方法经典的降维算法是PCA（主成分分析）和多维尺度分析（MDS），两个算法都能保证高维输入空间的位于线性子空间上的真实数据结构。

凉拌东坡肉·2023-10-19 04:36

绝境逆生

1.过拟合的解决办法2.L1/L2正则化3.特征如何降维（pcalda）4.pca和lda的区别5.GBDT，XGBOOST，RF，对XGB参数的理解（LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的

涛来涛去·2023-10-18 21:32

ICA(Independent Component Analysis)

：seekstoextracttheseindependentcomponentsandthemixingmatrixofcoefficients,通过线性变换寻求统计独立和非高斯分布的潜变量PCA:降维

MSPM·2023-10-18 18:55

使用Python+PCA+SVM算法实现人脸识别模型

首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化

woshicver·2023-10-18 17:23

当我们谈论量化时，我们在谈论什么？量化投资常见策略有哪些？| 融券T0和高频交易详解【邢不行】

高频交易大家都听过，即凭借程序在几秒甚至几毫秒内完成一笔交易，有人认为这对还在盯盘炒股、手工下单阶段的散户来说是降维打击，极其不公。相当于其他人都在钓鱼、捞鱼，做高频的直接下场电鱼，不讲武德。

xingbuxing_py·2023-10-18 14:05

数据处理+特征降维+故障诊断。干货满满！代码免费获取！

本期文章以西储大学轴承数据为例，文章讲述采用平均值影响法(MIV)，实现特征降维处理，然后采用BP神经网络进行故障分类。

今天吃饺子·2023-10-18 06:21

机器学习算法综述——有监督学习

机器学习算法综述——有监督学习一、决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

机器学习算法的分类

1.按学习方式分类1）监督学习应用场景：分类、回归、排序常见算法：分类，Logistic回归/SVM/NN回归，线性回归排序，GBDT2）非监督学习应用场景：聚类、降维、关联规则的学习常见算法：聚类，K-Means

奔跑的何小鹿·2023-10-17 19:53

降维思想的感悟

最近在重读三体，重新体验了这部伟大小说的魅力。其中在第三部死神永生里面，我特别喜欢一段话，这一段话对我启发特别大。人们总是喜欢用这样一个类比，生活在三维空间中，一张二维平面画面中扁片人，不管这幅画多么丰富多彩，其中的二维人只能看到周围世界的侧面，在他们眼中，周围的人和事物都是一些长短不一的线段而已，只有当一个二维扁片人从画中飘出来，进入三维空间，再回头看那话，才能看到画的全貌。这个类比其实也只是进

践行小吉·2023-10-17 19:56

机器学习算法速览表

折刀回归2.正则岭回归最少的绝对收缩和选择算子（LASSO）弹性网最小角度回归（LARS）3.基于实例的，基于记忆的k-最近邻（kNN）学习矢量量化（LVQ）自组织映射（SOM）本地加权学习（LWL）4.降维主成分分析

编程回忆录·2023-10-17 00:46

dl----算法常识100例

2.1*1的卷积核有什么作用实现不同通道数据之间的计算，降维、升维、跨通道交互

mmd_0912·2023-10-16 20:09

力扣刷题记录27.1-----459. 重复的子字符串

{public:boolrepeatedSubstringPattern(strings){boolreturn_num=0;inti,j;intpos;//方法一:暴力求解略//方法二:移动匹配高阶降维打击

@白圭·2023-10-16 18:54

吴恩达机器学习——降维

1.降维能做的：1）数据压缩：占用更少的内存和硬盘空间。加速学习算法。2）数据可视化：维度降到2或3就可以可视化数据。

睡不好觉的梨·2023-10-16 18:01

DeepLearning之LSTM模型输入数据：白话降维解说

(1).DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step,input_size,batch_size的理解(2).DeepLearning之LSTM模型输入数据：白话降维解说本文摘要：

Dianchen_Raw·2023-10-16 16:13

如何走上致富之路？这是我听过的最好的答案

猫叔分享了6大绝招：保底本事、接近富人、寻找平台、降维发展、加大流量和投资思维。1.保底本事许多人宣扬，要成功要有钱，就要敢于冒险。而不少像猫叔一样的牛人则说，你需要先有一个保底的本事。

安月白·2023-10-16 12:29

机器学习 sklearn 无监督学习降维算法 PCA

importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.decompositionimportPCA#X为样本特征，Y为样本簇类别，共1000个样本，每个样本3个特征，共4个簇X,y=make_blobs(n_samples=100

404detective·2023-10-16 10:24

sklearn中的降维算法PCA和SVD

目录一.维度二.sklearn中的降维算法三.PCA与SVD四.降维的实现五.重要参数n_components1.累积可解释方差贡献率曲线选择n_components2.最大似然估计自选超参数3.按信息量占比选超参数六

PURE-li·2023-10-16 10:20

【机器学习】sklearn降维算法PCA

文章目录降维PCAsklearn中的PCA代码实践PCA对手写数字数据集的降维降维如何实现降维？

高朗·2023-10-16 10:17

记徐沪生授课

一、内容创业---电商转型---新零售：商业化的考量二、ALLIN的勇气三、降维攻击：产品核心（碎片化、高品质）四、寻找蓝海，社交媒体最大不同，靠转发。再小众的内容在中国也有巨大受众。

elf210·2023-10-16 09:10

LDA（Fisher）线性判别分析

LDA（Fisher）线性判别分析对于二分类问题若存在一个yi=Wxiy_i=Wx_iyi=Wxi将样本X\pmbXX投影到一维空间上为了使两个样本能够较好的分开，应该是的每一个同类的样本的方差（离散程度

Gowi_fly·2023-10-16 07:57

经典分类：线性判别分析模型！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：小雨姑娘，康涅狄格大学，Datawhale成员这几天看了看SVM的推导，看的是真的头疼，那就先梳理基础的线性判别分析模型

Datawhale·2023-10-16 07:25

线性判别分析的多分类情况

线性判别分析的多分类情况情况一若存在超平面di(x)=wixd_i(x)=w_ixdi(x)=wix可以将属于wiw_iwi与不属于wiw_iwi范围的划开di(x)=wiTx={>0,ifx∈wi0,

Gowi_fly·2023-10-16 07:54

浅谈从机器学习到深度学习

频率派有“四化”，如图所示，正则化有很多种，在损失函数后面加一个惩罚项，比如线性回归里面的L1和L2正则化，每个模型的正则化项不一定相同；核化用处非常多，常见的有kernelSVM，另外在降维也有用到，

江小北·2023-10-16 04:38

特征选择

2.决策树看特征的信息增益3.迭代增加删除看模型的准确率4.主成分分析/LDA降维

雨宝_f737·2023-10-15 18:58

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-15 12:13

机器学习——学习路线

监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林AdaboostGBDTXGBoost2、无监督学习降维

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

sklearn机器学习（七）

7.集成学习上一章中我们谈到维度灾难照成模型效果下降问题，处理这样的高维问题除了使用降维方法，还有一个常用的方法是子空间方法。集成

黑小板·2023-10-15 11:38

每日一思《成事》

有些降维攻击很类似，不动脑子说一些不可能错的话，一天一天就这么过去啦。反思：今天的内容简直高深莫测，岂是我等能看明白的。

成都小芳·2023-10-15 10:01

【算法周】PCA教你如何化繁为简

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】主成分分析（Principalcomponentsanalysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。

哈希大数据·2023-10-15 09:32

单细胞数据科学中的里程碑与检查点

我们曾经在一节公开课里面提到过单细胞数据科学的几个主特点：继承了很多Bulk的分析方法商业开源，容易上手开发速度快教程文档丰富数据分析过程非线性基于以上特点，我们发现单细胞数据科学的学习曲线往往不是S上升形的，而是快速上升形成单峰（在降维聚类那

周运来就是我·2023-10-15 02:23

2021-05-28模型：罗伯特迪尔茨的逻辑层次模型

用途：降维攻击，高维打低维这就引出降维攻击的关键：我们要对思考问题的逻辑进行分层，用更底层却更高维的维度分析。如果能够对思考逻辑进行分层，我们就有了强大的思考武器。

林默爱读书·2023-10-14 20:02

特征选择 Python代码

特征工程中包函内容很多，包括数据分析，特征组合变换，特征选择和特征降维等等的技

nbszg·2023-10-14 19:54

数据特征选择 | Lasso特征选择（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计小结效果一览文章概述Lasso算法是一种经典的线性回归算法，被广泛应用于特征选择和降维问题。

算法如诗·2023-10-14 19:11

chapter8 Dimensionality Reduction（降维）

设置首先，确保代码在python2和python3中都能正常工作，导入一些通用模块，确保MatplotLib以内联方式绘制图形，并准备一个函数来保存这些图形:from__future__importdivision,print_function,unicode_literalsimportnumpyasnpnp.random.seed(42)%matplotlibinlineimportmatpl

别致的SmallSix·2023-10-14 12:43

金融思维品质2

普世性的智慧，用于某个具体的领域，我认为这叫“降维打击”。降维打击往往是攻克某一领域，占领某个细分市场最有效的策略。然而，大部分人对此并不能深刻理解。

A1松间清泉·2023-10-14 07:22

远不止黑暗森林法则:再见小蚂蚁!

大刘的三体让黑暗森林法则引起很多科幻迷的共鸣，一开始我也觉得若有其事，但是仔细想想对于能够轻松实现降维打击的高等文明，真的会浪费这些子弹吗？

旮旯的忐忑·2023-10-14 03:05

机器学习算法概述

逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05决策树：06随机森林4降维有监督降维无监督降维

uuddoop·2023-10-13 22:49

机器学习-概述与贝叶斯算法

机器学习分类：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。希腊字母发音：先从导包学起，再考虑自己写个包出来。有监督学

小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

PCA怎么玩儿

我认为这个主要的定义取决于你的目的，PCA的目的是数据降维的，我们对数据降维的基本要求就是，维度要降下来，但是数据之间依然要能相互区分。因此，降维就是要删掉大家共有的信息，留下各自独有的信息

cheerss·2023-10-12 21:10

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用第七章遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用第八章变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的

WangYan2022·2023-10-12 06:12

31 数据分析（中）numpy介绍

excelTableauPowerQueryjupytermatplotlibnumpy安装导入包快速掌握（bushi）array和list的相互转化np的range多维数组的属性array的改变形状array升降维度

Micoreal·2023-10-11 21:39

碰撞检测一重奏——长方体碰撞检测

核心思想就是投影降维，将三维检测转换成二维检测，二维转换成一维，一维的检测就是小学初中就接触的判断同一直线上两条线段是否重合了。怎么降维？我用的是分离轴理论。

zx_q·2023-10-11 18:06

用大数据平台和人工智能打造“副脑”

大数据和人工智能一开始确实是一个炒作概念，而且很多概念是已经降维的，更容易被人理解，比如百度推出无人驾驶汽车、各大互联网公司在各地兴建数据服务器、还有很多企业推出自己的智能机器人等。

轻禅漫隐·2023-10-11 08:09

人工智能——机器学习

www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html人工智能人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别机器学习的范围机器学习的方法1、回归算法2、神经网络3、SVM（支持向量机）4、聚类算法5、降维算法

云野000·2023-10-11 06:01

R语言学堂推文索引-v5.9.1

数据获取方法2制表与可视化专辑2.1两大绘图系统2.2各类图形绘制方法/框架2.3图形配色方法2.4图形布局/拼图方法2.5图形元素控制方法3数学模型专辑3.1概率分布与数理统计3.2数学回归模型3.3聚类/降维分析

R语言学堂·2023-10-11 04:02

遥感影像出现nan如何处理、envi主成分分析nan报错处理

@影像nan转换为0问题描述：做高光谱降维处理或是纹理信息特征提取都会经历这一步，当小编看到进度条到达99%时，内心非常喜悦，紧接着却弹出下面的对话框，一盆冷水直淋头皮。

定位算法工程师·2023-10-11 03:28

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