线性判别分析降维

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

清风数学建模笔记-多分类-fisher线性判别分析

内容：Fisher线性判别分析一.介绍：1.给定的训练姐，设法投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。
别被算法PUA·2024-01-04 14:51

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、降维和分类综述摘要慢性病的早期诊断在卫生保健界和生物医学领域发挥着至关重要的作用
aab11235·2024-01-04 10:02

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

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

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

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

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

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

机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1

3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing)预处理算法：归一化：1.normalize()3.数据降维处理
沐 修·2024-01-01 23:37

从今天起，不再怒怼！

请看汪老师的分类：高：《这是一次对所有中医粉地毯式的降维打击》《武术到底能不能打？致所有脑残的一封信》低：《与薛兆丰老师商榷：我
引力场_e059·2024-01-01 17:09

机器学习作业--PCA

特征约减将p维的数据集转换为d维的数据集，但是降维时我们会损失部分数据，我们希望损失降低较小，
BKXjilu·2024-01-01 16:36

PCA（非常详细）【机器学习】

特别声明：本文非本人所写，转载而已，在此非常感谢复旦大学计算机技术硕士阿泽学长的辛苦付出，以下是原作者：【机器学习】降维——PCA（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com
我叫Ycg·2024-01-01 14:05

转

32岁高薪保姆逆天简历曝光：有一种开挂，叫降维打击精读君已关注39.436·字数2356·阅读69092020-05-3011:1101前几天，网上流传着一张保姆的简历，令无数社畜们目瞪口呆。
雨亭听雨·2024-01-01 13:05

流感袭击办公楼打工人：我还健在

1-降维度抗寒：在10度+的天气里穿着可以抵抗-10度-0度的加绒鲨鱼裤子。2-饮用大量枸杞蜂蜜水：热水期间枸杞水，温水期间蜂蜜水，预计一天会喝2000ml+，缺点是每隔30分钟就要上一趟厕所。
pepper44·2024-01-01 06:31

数学建模算法总结

目录一.数据预处理模型1.对于缺失值的补全处理：插值拟合1.插值2.拟合总结：拟合得到的是一条曲线，拟合得到的函数不一定过所有点2.数据降维主成分分析3.数据异常值处查找与删除聚类分析4.数据整体描述性分析二
今日说"法"·2024-01-01 02:31

多因子降维法(MDR，Multifactor Dimensionality Reduction ）

多因子降维法（MDR，multifactordimensionalityreduction）MDR是近年统计学中发展起来的一种新的分析方法。
wangchuang2017·2024-01-01 01:12

大格局对小格局是一种降维打击

格局大的人对格局小的人，就是一种“降维打击”。比如，如果你遇到一个人信息密度和知识层面，都远高于你，并且愿意俯下身去，平等地跟你交流，尊重你的想法，时不时提出一些你没有听过并点头称叹的想法。
江千钰·2024-01-01 00:03

一切的问题源于我们自己，一切的美好来自我们内心

我的好朋友曾跟我提及“降维打击”，我一开始不懂她什么意思，她解释说
凡村长她弟·2023-12-31 22:51

机器学习---降维与度量学习

1.度量学习现有的大部分算法对图像进行特征提取后化为向量的表达形式，其本质是把每一幅用于训练的图像通过某种映射到欧氏空间的一个点，并利用欧氏空间的良好性质在其中进行学习器的训练。但定义图像特征之间的欧氏距离未必能很好反映出样本之间的相似。通过训练样本寻找一种能够合理描述当前样本相似度的距离度量，能够大大提高学习器的性能。度量学习是机器学习的一个重要分支，通过有标记样本或结合未标记样本，寻找一个能够
三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

2021年2月25最会学习的人第4天，左镶云

高效的学习到现在还没有找到感觉总觉得知识量太大，不能一下容下，学习的降维和升维，真实的存在，那么此时我的觉察就尤为重要，去发现不难，难的是相信可以去改善的强大自我信念，希望大家也对我有所启发有的同学说：
左镶云·2023-12-31 08:14

我平时常用的分类网络

BasicBlock采用的是两个3x3的卷积核Bottleneck先用1x1卷积核降维，然后3x3卷积
鹏_2857·2023-12-31 03:44

数据维度爆炸怎么办？详解5大常用的特征选择方法

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征
wuxiaosi808·2023-12-31 02:50

数据维度爆炸？5大常用的特征选择方法详解（上）

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构
Sim1480·2023-12-31 02:48

机器学习之降维（维度灾难和维度爆炸）

在机器学习中，降维是指通过减少数据的特征维度来简化数据表示的过程。高维数据集可能包含冗余的信息，降维的目标是保留尽可能多的有用信息，同时减少数据的维度。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-31 02:47

3D 主成分分析教程(PCA) | 图形绘制

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA)，一种线性降维的方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大
小杜的生信筆記·2023-12-30 22:14

《草木医学--少儿版》降维打击"冠状"病毒，自愈"新型"肺炎！

假期到了。我可以看电视了，但是打开电视机，里面都是新型肺炎与冠状病毒的新闻。一，我就问爸爸：什么是新型肺炎？什么是冠状病毒？为什么会传染？能治好吗？爸爸回答说：新型肺炎是一种疾病的名字！冠状病毒是导致新型肺炎的原因！！！二，我又问爸爸：既然找到了原因，那么一定有特效的药物可以杀死冠状病毒吧？爸爸回答说：目前还没有可以杀死病毒的特效药物！不过很多人确实是好了！！！三，我非常的不理解，又问爸爸：没有对
草木医学·2023-12-30 21:47

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子·2023-12-30 19:34

机器学习 --- 多维缩放

第1关：多维缩放#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpdefmds(data,d):'''input:data(ndarray):待降维数据d(int):降维后数据维数output
*Crystal·2023-12-30 10:16

机器学习 --- PCA

第1关：维数灾难与降维第2关：PCA算法流程importnumpyasnpdefpca(data,k):'''对data进行PCA，并将结果返回:paramdata:数据集，类型为ndarray:paramk
*Crystal·2023-12-30 10:16

机器学习 --- 等度量映射

第1关：等度量映射#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpdefisomap(data,d,k,Max=10000):'''input:data(ndarray):待降维数据
*Crystal·2023-12-30 10:46

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取（featureextraction）：从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。
加百力·2023-12-30 07:32

你一辈子是小孩 咱一辈子一起玩

我一遍又一遍的看1900和莫顿斗琴那段，总会感觉到热血澎湃:惊叹于1900天赋异禀的同时，也会调侃一下“去TM的爵士乐”的莫顿被“降维打击”是怎样的无地自容和自惭形秽。
路亦说·2023-12-30 06:09

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）案例解析附代码

概念主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于减少数据集维度并保留数据集中的主要特征。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:27

机器学习--稀疏学习

这时候就需要特征降维和特征选择。
Good_Luck_Kevin2018·2023-12-29 22:54

数据科学家应当了解的五个统计基本概念

摘要：本文讲述了数据科学家应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。
城市中迷途小书童·2023-12-29 21:51

投影矩阵在格密码中的应用

算法中有一个思想，需要把向量向低维度进行投影，如下图：这个过程的本质就是投影的思想，在格密码中就是所谓的降维过程，其运用非常广泛，比如基于格的攻击算法，解密算法等等。
唠嗑！·2023-12-29 16:33

多元统计回归(6):因子分析

它也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法相比主成分分析，因子分析更倾向于描述原始变量之间的相关关系，因此
Oasis of the World·2023-12-29 08:17
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