降维&&manifold

实用篇 | T-SNE可视化工具详情及代码示例

简要了解TSNETSNE，降维方法之一。降维在机器学习中非常重要。这是因为如果使用高维数据创建模型，则很容易欠拟合。换句话说，有太多无用的数据需要学习。
夏天｜여름이다·2023-11-23 08:56

Google Earth Engine(GEE)——多源遥感变量筛选（PCA主成分分析），变量筛选/降维处理

简介很多时候我们需要进行数据的将为和筛选，传统的方法我们可以根绝经验方法进行筛选或者按照变量重要性和相关性进行分析，当然我们可以通过计算多个变量之间的主成分分析来进行变量的筛选，本文已森林生物量分析作为自变量，其它多源遥感变量作为相关性因变量，进行分类对比的主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）主成分分析（PrincipalComponentAnal
此星光明·2023-11-23 08:46

为何如何定义写作方面击穿阈值，是达到写作练习的临界点？

从2015年大众创新，移动互联网飞速发展的时期，认知升级，认知迭代，降维打击，系统化思维，打造自己职业生涯的护城河，寻找自己人生方面和职业生涯方面的“一”，击穿某一项技能的阈值。
苏斐涵·2023-11-23 07:52

【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维

【人工智能Ⅰ】8-回归&降维8-1模型评价指标分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE无监督任务（聚类）兰德指数、互信息、轮廓系数回归任务的评价指标
MorleyOlsen·2023-11-23 04:46

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍
Pandy Bright·2023-11-23 00:44

12000字解读元气森林：套利与降维的游戏

作者：yolo，John，婷丹研究顾问：熟羊出品：增长黑盒研究组前言好久不见了，我是yolo@增长黑盒。我与增长黑盒的小伙伴们花了两个月时间，梳理了一下当红饮料品牌元气森林在过去4年时间里的成绩-根据我们推算元气森林2020年在零售终端完成了超过25亿的销量。在和饮料行业专家交流的过程中，我们观察到了一组有意思的视角：巨头饮料品牌对于新物种元气森林的崛起非常好奇：巨头饮料品牌有着固若金汤的渠道布局
增长黑盒·2023-11-22 17:37

跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类

更多内容请关注个人公众号---KS科研分享与服务---接上节（跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应）。数据合并之后，就需要跑标准的Seurat分析流程了。在《cell》文章中，作者还计算了细胞周期评分，因为我们收集到的细胞可能处于不同的分裂时期，所以看周期是很有必要的，尤其是针对具体的研究目的。在示例数据中，可以看到，各个样品细胞周期基本一致。s.g
KS科研分享与服务·2023-11-22 15:15

密度散点图的绘制（画图基本知识）

今天我们的任务是实现下面这张图图片.png多样本整合分析降维聚类之后，每个样本分布的二维空间密度图，可以显示每个样本在空间上的分布差异，体现的是样本之间的差异。
单细胞空间交响乐·2023-11-22 08:39

机器学习第11天：降维

文章目录机器学习专栏主要思想主流方法1.投影二维投射到一维三维投射到二维2.流形学习一、PCA主成分分析介绍代码二、三内核PCA具体代码三、LLE结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客主要思想介绍：当一个任务有很多特征时，我们找到最主要的，剔除不重要的主流方法1.投影投影是指找到一个比当前维度低的维度面（或线），这个维度面或线离当前所有点的距离最小，然后将当前维度投射到小维度上二维
Nowl·2023-11-22 08:11

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。
TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

数据降维方法介绍（七）

两种降维方法的比较：PCA（主成分分析法）与LDA（线性鉴别分析法）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：降维方法之PCA,LDA【嵌牛导读】PCA算法与LDA算法降维方式【嵌牛鼻子
科技小白不能再白了·2023-11-21 18:28

对XGboost和CNN的理解

article/details/52849091CNN:https://blog.csdn.net/woaijssss/article/details/79535052输入层:去均值、归一化、PCA/SVD降维等卷积层
Chloris_·2023-11-21 18:07

D37:读书笔记

图片发自App读书笔记：我们要像观察一棵树一样细致观察中国的变化：贸易摩擦只是一根树枝，国际关系才是大树，民粹主义是谁也无法忽骼的力量，互联网不可能对所有传统行业发起“降维打击”，城市也悄然进行着革命，
林小理大·2023-11-21 18:20

编写高效的消息传递代码-对消息进行降维

DGL优化了消息传递的内存消耗和计算速度。利用这些优化的一个常见实践是通过基于内置函数的update_all()来开发消息传递功能。除此之外，考虑到某些图边的数量远远大于节点的数量，DGL建议避免不必要的从点到边的内存拷贝。对于某些情况，比如GATConv，计算必须在边上保存消息，那么用户就需要调用基于内置函数的apply_edges()。有时边上的消息可能是高维的，这会非常消耗内存。DGL建议用
♡Coisíní♡·2023-11-21 11:19

Glove词向量

这种方法首先对语料进行统计分析，并获得含有全局统计信息的“词-上下文”共现矩阵，然后在利用奇异值分解的方法对该矩阵进行降维，进而得到词的低维表示。然而，传统的矩阵分解方法得到的词向
makelope·2023-11-20 23:09

Swift 常用高阶函数

Swift常用高阶函数map函数对每一个元素进行运算计算每一个元素的count对元素进行大小写变换转换类型sorted函数从小到大排序从大到小排序flatMap函数降维过滤元素类型filter函数挑选count
黄权浩·2023-11-20 19:06

模式识别与机器学习（六）：数据降维

1.数据降维数据降维有很多种，这里我们列出几个较为简单的2.PCAPCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法，也是最基础的无监督降维算法，其目标是向数据变化最大的方向投影，或者说向重构误差最小化的方向投影
从零开始的奋豆·2023-11-20 18:55

空间学习型索引

一维学习索引进军多维学习索引的困境该MIT团队也很快开启了多分支科研上的降维打击，比如哈希、布隆过滤器、多维索引都被这套技术赋能。换汤不换药，最重要的点仍是RMI模型。
三半俊秀·2023-11-20 17:10

常见机器学习算法简述

LDA（线性判别分析）：核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影，是有监督的线性降维算法，确保样本向量线性映射到低维空间后，同类样本的差异尽可能小，不同类样本间的差异尽可能大。
zerowl·2023-11-20 17:08

在python中分别利用numpy，tensorflow，pytorch实现数据的增加维度（升维），减少维度（降维）

文章目录前言一、使用numpy实现升维度，降维度二、使用TensorFlow实现升维度，降维度三、使用PyTorch实现升维度，降维度总结前言我们明确一下升维和降维的概念：升维（DimensionalityAugmentation
小桥流水---人工智能·2023-11-20 15:53

torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

1.torch.squeeze(tensor)和numpy等库函数中的squeeze()函数作用一样，torch.squeeze()函数的作用是压缩一个tensor的维数为1的维度，使该tensor降维变成最紧凑的形式
西北小生_·2023-11-20 05:01

500日知录：升维思考降维打击

自从《三体》以后，“升维思考，降维打击”成为互联网思维的时髦用语，一直没有很理解这句话的含义。
浴火凤凰死而复燃·2023-11-20 01:08

特征降维（主要是PCA的补充）

目录保留85%的信息额外补充保留85%的信息降维实现数据的特征压缩，但是通常会降低模型性能。
hx2024·2023-11-19 15:46

遇到SB我们到底应该怎么办？速度get这几项技能，迅速提升你的免疫力

因为啊，这大千世界上，没有一个地方是没有傻逼的，你有你眼里的傻逼，你也会成为他人眼里的傻逼，琴瑟在御，岁月静好，不要因为遇到几个傻逼就降维自己为傻逼就好。那么，遇到傻逼我们到底该怎么办呢？
七十二朵云·2023-11-19 14:55

Scillus——提高scRNA-seq数据的处理和可视化(三)

绘图1.降维图形绘制降维图可以通过plot_scdata()函数绘制：plot_scdata(scRNA_int,pal_setup=pal)UMAP绘图，按cluster着色plot_scdata()
denghb001·2023-11-19 03:53

机器学习基础之《回归与聚类算法（7）—无监督学习K-means算法》

一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小（比如PCA降维）。二、无监督学习包含算法1、聚类K-means（K均
csj50·2023-11-18 17:13

embedding的综述

0【自然语言处理】Word2Vec词向量模型详解+Python代码实战1一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系one-hot变成地位稠密的向量，降维什么是词嵌入：讲词汇表中的词或者词语映射成固定长度的向量
stay_foolish12·2023-11-17 14:52

从矩阵几何的角度简单推导PCA主成分分析

PCA的几何意义是找出一个新坐标系,在这个新坐标系下第一个维度是变化是最大的,最后一个维度变化是最小的.在常用的降维用法中,最后几个维度可以删掉,因为他们没什么变化,在理想的情况下他们都是一个常数,对决策完全不提供有用的信息衡量变换方法是方差
好学的学渣·2023-11-17 11:02

机器学习-PCA降维

一、首先先问一个问题：为什么要进行降维操作呢？降维的主要方法有：二、主成分分析PCA2.PCA的python实现过程有人会问为什么要去均值呢？
下雨天再见·2023-11-17 08:35

Python数据分析与机器学习35-PCA降维

用途：降维中最常用的一种手段目标：提取最有价值的信息（基于方差）问题：降维后的数据的意义?二.向量的表示及基变换2.1向量的表示内积：解释：设向量B的模为1，则A与B的内积值等于A向B
只是甲·2023-11-17 08:02

机器学习之PCA降维

sklearn.decomposition.PCA主要参数：n_components:指定主要成分的个数，即降维后数据的维度svd_solver:设置特征值分解的方法，默认为'auto',其他可选有‘full
发光发热小流星·2023-11-17 08:31

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战（附源码 超详细）

降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数据
showswoller·2023-11-17 08:23

Python | 机器学习之PCA降维

目录结构1.机器学习之PCA降维概念1.1机器学习1.2PCA降维2.PCA降维2.1实验目的2.2实验准备2.3实验原理2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之PCA降维概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则
Sarapines Programmer·2023-11-17 08:48

【Machine Learning in R - Next Generation • mlr3】

一个简单的机器学习流程在mlr3中可被分解为以下几个部分：创建任务比如回归、分裂、生存分析、降维、密度任务等等挑选学习器（算法/模型）比如随机森林、决策树、SVM、KNN等等训练和预测创建任务本次示例将使用
皮肤科大白·2023-11-17 00:49

机器学习--＞笔记

机器学习四类：聚类，回归，分类，降维分类1、基础结构分类属于过程深度学习端到端输入–>模型–>输出传统机器学习非端到端输入–>特征提取–>特征分类–>输出特征分类：用于分类的依据2、流程1、加载数据2、
MichaelMinger·2023-11-16 23:26

半平面求交 - 洛谷 - P3194 [HNOI2008] 水平可见直线

欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。
闪电彬彬·2023-11-16 21:20

半平面求交 - 洛谷 - P3256 [JLOI2013] 赛车

欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。
闪电彬彬·2023-11-16 21:18

python机器学习——主成分分析PCA实现

主成分分析PCA实现一、数据降维二、应用“手写体数字图像”数据进行PCA操作参考文献：一、数据降维降维/压缩问题是选取具有代表性的特征，在保持数据多样性（Variance）的基础上，规避掉大量的特征冗余和噪声
曹文杰1519030112·2023-11-16 10:10

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

CNN用于提取图像的空间特征，通过不断的卷积和池化操作实现特征提取和降维。循环神经网络通常用于自然语言处理和语音识别中，可以用来处理时间序列数据。
御坂10057·2023-11-16 08:18

如何基于OpenCV和Sklearn算法库开展机器学习算法研究

大家在做机器学习或深度学习研究过程中，不可避免都会涉及到对各种算法的研究使用，目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn（简称Sklearn），二者都支持各种机器学习算法，主要有监督学习、无监督学习、数据降维等
一马平川的大草原·2023-11-16 06:32

保姆级教程之SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断，特征可视化

然后将数据送入CNN进行特征提取，并进行PCA降维后特征可视化，并与未进行CNN特征提取的数据可视化结果进行比较。最后将CNN提取的特征送入SVM进行分类。其他数据的
今天吃饺子·2023-11-16 04:28

《线性代数》科教版教材必会习题

甚至被我们的老师吐槽过，更好地选择时同济版的那本紫书——我们学校的新生这两年全改用了；另一方面，说实话对于学校的考试来说，这些题目练练手还是能保证80分的，再不济及格是肯定没问题，但是对于考研来说，比较降维打击
郝YH是人间理想·2023-11-15 17:57

AK F.*ing leetcode 流浪计划之半平面求交

欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。
闪电彬彬·2023-11-15 08:32

分类预测 | MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM
机器学习之心·2023-11-15 05:21

scikit-learn KNN 画图展示

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspyb%matplotlibinlinefromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets加载数据，数据降维
W流沙W·2023-11-14 17:31

【目标跟踪】ECO算法论文阅读：ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking

文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.相关滤波用于目标跟踪的原理4.ECO算法流程5.ECO算法创新点5.1特征降维：PCA5.2训练集简化：GMM5.3模型更新策略：间歇更新1.论文概要论文下载地址
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:18

线圈寿命预测 数据集讲解

确定一个特征使用降维方法如同PCA来构建HI指标也就是label502个点为一个周期数据一共有106个周期利用各个退化周期采集的电抗谱数据集，通过对多个频率下的电抗数据进行拟合，可以得到当前状态下的谐振频率
思考实践·2023-11-14 09:44

聚类算法

www.cnblogs.com/Infi-chu/一、简介1.聚类算法的应用领域用户画像，广告推荐，DataSegmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维
weixin_30298497·2023-11-14 05:26

主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）

输入：原始数据X∈Rd×nX∈R^{d×n}X∈Rd×n、降维后的维数k输出：Y=PX，即降维后的数据。
孤嶋·2023-11-14 03:57

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）

LinearDiscriminantAnalysis（LDA）输入：原始数据$D=((x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)$、​类别标签$Y=[y_1,y_2,...,y_n]$、​降维到的维度
孤嶋·2023-11-14 03:57
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