降维&&manifold 第12页

图像识别的原理、过程、应用前景

图像识别的原理、过程、应用前景1、图像识别技术的引入1.1图像识别技术原理1.2模式识别2、图像识别技术的过程3、图像识别技术的分析3.1神经网络的图像识别技术3.2非线性降维的图像识别技术3.3图像识别技术的应用及前景图像识别技术是信息时代的一门重要的技术

heaboy·2023-11-14 01:28

计算机图像识别的原理、过程、应用前景

简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用

我的庄园·2023-11-14 01:54

思维觉悟，3年时间从7K到30K的薪资转变，我的高级测试工程师前进之路

感谢那些嘲讽我代码写的烂的人，五年开发经验的前辈嘲笑刚出校门踏入社会的我，让我放弃了开发工作，走向测试的这条道路，肯定有人觉得这是降维打击，建议大家可以继续往下看。

美团程序员·2023-11-13 22:54

t-SNE降维与pca区别

一提到降维，我们会想到大名鼎鼎的PCA，PCA是线性降维的技术，那么较之于我们今天要介绍的t-SNE，它们有什么不同或者联系吗。

cuisidong1997·2023-11-13 16:03

20. 机器学习——PCA 与 LDA

机器学习面试题汇总与解析——PCA与LDA本章讲解知识点什么是数据降维PCA本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-13 14:28

PCA（主成分分析）数据降维技术代码详解

为了解决这一问题，我们需要对数据进行降维处理，即在不损失太多信息的前提下，将数据从高维空间映射到低维空间。

halo0416·2023-11-13 13:42

PCA特征降维实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA

回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

线性判别分析（LDA）降维方法

线性判别分析是一种线性降维的方法，和之前ARGO提及的PCA（见文章主成分分析（PCA）入门）目的一样，都是为了降低海量特征以实现降维，但两者又有显著的不同。

cuisidong1997·2023-11-12 13:32

通过拉普拉斯特征映射降维

1介绍拉普拉斯特征映射（LaplacianEigenmaps）是一种不太常见的降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。也许这样讲有些抽象，

cuisidong1997·2023-11-12 13:02

第五章《数据降维:深入理解 PCA 的来龙去脉》笔记

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)就是机器学习中一种常用且有效的数据降维方法。

Mamong·2023-11-12 05:39

降维·预测·救命：PCA、随机森林与乳腺癌

一、引言乳腺癌作为女性健康领域的一大挑战，对全球范围内的女性健康产生了深远影响。据世界卫生组织（WHO）统计，乳腺癌已成为全球女性恶性肿瘤发病率的最高者，且呈现逐年上升的趋势。在中国，乳腺癌也是女性最常见的恶性肿瘤之一，给社会和家庭带来了沉重的负担。因此，对乳腺癌的早期筛查、诊断和治疗具有极其重要的意义，不仅关乎个体女性患者的生存质量，也关系到整个社会的公共卫生问题。随着信息技术的飞速发展，数据科

笑不语·2023-11-11 18:05

回归预测 | Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测

回归预测|Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测目录回归预测|Matlab实现PCA-PLS主成分降维结合偏最小二乘回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab

机器学习之心·2023-11-11 12:59

数据降维(Data Dimensionality Reduction)

数据降维DataDimensionalityReduction概念基本思想分类基本原理主成分分析（PCA降维）principalcomponentanalysis概念原理概念数据降维是在某些特定条件下，

M冰·2023-11-11 02:39

【机器学习】七、降维与度量学习

1.维数灾难样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的维数灾难。维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持

TwcatL_tree·2023-11-10 23:54

数据可视化PCA与t-SNE

PCA（主成分分析）和t-SNE（t分布随机近邻嵌入）都是降维技术，可以用于数据的可视化和特征提取。

shadowismine·2023-11-10 16:38

OPENAI 开发者大会_观后感_231107

一次传那么多也很贵）JSON响应，对程序更友好（GPT3.5的JSON已明显好于其它模型，更进一步）检索功能+分析资料+2023.4月知识库（之前这些功能由外围提供，纳入外围）多模态集成（之前大家自行实现，降维打击

xieyan0811·2023-11-10 07:59

线性代数（五） | 矩阵对角化特征值特征向量

矩阵实际上是一种变换,是一种旋转伸缩变换（方阵）不是方阵的话还有可能是一种升维和降维的变换比如A=(1221)\begin{pmatrix}1&2\\2&1\end{pmatrix}(1221)x=(12

Qodi·2023-11-10 06:14

基于SVD的图像压缩，PCA特征降维

目录一、前言二、特征分解三、基于SVD的图像压缩四、基于SVD的特征降维一、前言实际上EVD（特征分解）是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况，这在最小二乘当中有应用。

韩师兄_·2023-11-09 07:16

人工智能几行代码实现换脸，python+dlib实现图文教程

简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用

或大或小此次·2023-11-09 03:24

【机器学习4】降维

常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影等。1PCA最大方差角度理解PCA无监督学习算法。

猫头不能躺·2023-11-08 20:53

【NLP】特征提取: 广泛指南和 3 个操作教程 [Python、CNN、BERT]

由于多种原因，它是一项不可或缺的技术：降维：在许多数据集中，可能存在许

Sonhhxg_柒·2023-11-08 19:53

4.Python数据分析项目之广告点击转化率预测

missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程(特征编码、0/1字符转换、自定义)、特征衍生、降维

想成为数据分析师的开发工程师·2023-11-08 08:27

[机缘参悟-117] ：万物同源、聚散离合，皆为机缘；生死轮回，皆为自然（天空之眼、上帝视角、佛看众生；系统思维、局外清醒、升维思考；躬身入局、局内低调、降维做事；反思过去，立足当下...）

目录前言：一、太空之眼：万物同源、聚散离合，皆为机缘二、万物的形成与消亡2.1粒子的聚合与物质的形成2.2粒子的分离与物质的消亡二、生命的形成2.1有机体的聚合与生命的形成2.2有机体的分离与生命的消亡三、人的大脑神经系统与精神世界的形成3.1人的大脑神经系统3.2精神世界的形成3.3人的大脑的可塑性3.4精神世界的可塑性3.5重塑的过程就是消亡与重生的过程四、地球生命的聚散离合、新陈代谢4.1生

文火冰糖的硅基工坊·2023-11-07 05:00

优维产品最佳实践第13期：如何避免拨测机自身网络问题？

如何对指标实现“降维”，从而汇聚指标？「背景」拨测监控作为监控体系中重要的一环，为管理员提供最为直接的状态监控。

优维科技EasyOps·2023-11-07 01:17

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（SKlearn）

SKlearn包含许多目前最常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、数据降维，数据预

七层楼的疯子·2023-11-06 17:55

C语言，一级指针，二级指针，多级指针

数组C语言中所有的数组都可以看成是一维数组，数组传参的时候会发生降维问题，任何数组传参都会降维成指针。指针指向元素;inta=10;int*P=&a；这里面的P就是一个一级指针，它指向的是a的地址。

不脱发的程序员·2023-11-06 17:20

对零售业新的认知

可惜.........不再是打价格仗的年代，靠的是你的营销方式和对商品的选择，零售业的詹前度，降维思考问题。要做强做大靠的是供应链，有强大的供应链很多事情

Magiclyre·2023-11-06 17:23

Embedding

embedding层作用：embedding层的第一个作用就是用来降维，降维的原理就是矩阵乘法。

彩云的笔记·2023-11-06 16:24

【动手学深度学习】课程笔记 05-07 线性代数、矩阵计算和自动求导

张量的克隆A=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)B=A.clone()#通过分配新内存，将A的一个副本分配给BA,A+B张量的降维首先定义一个张量

令夏二十三·2023-11-06 08:07

GitHub 热榜：不用 PS，一键去除照片中的对象，这个神器可试玩

学霸日程表曝光，简直降维打击！来自机器之心现代图像修复（Modernimageinpainting）系统尽管取得了长足的进步，但往往难以处理大面积的缺失区域、复杂的几何结构和高分辨率图像。

互联网架构·2023-11-06 07:37

Transfer Learning基础知识记录与学习

此外，无监督迁移关注的是在目标域上的无监督学习（聚类，降维等）。按迁移方法分类基于实例的迁移：对源域的样本不断更新权重并应用在目标域中，这种方法停留在样本的层面。基

你的小董_·2023-11-06 06:20

《优势成长》17让行动无时差

今天给大家聊聊第二个可以升级思维，降维打击的好方法：让行动无时差。

发光的树tree·2023-11-05 18:57

零代码复现-TCGA联合GEO免疫基因结合代谢基因生信套路（二）

前面的分析中，下载TCGA和GEO的数据，并进行简单的处理，接下来就是相关基因集的获取和整理，为后期聚类和降维做准备工作（数据准备：https://blog.csdn.net/weixin_43949246

木之如水·2023-11-05 16:47

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（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机器学习建模·2023-11-05 15:06

橘子小小甘·2023-11-05 13:47

AE 自动编码器

自动编码器的作用是能够进行降维操作，把原始数据通过编码过程变为低维数据，然后对低维数据进行分析，把分析的结果再通过解码过程变为高维数据，这样，就可以通过低维度的

xiao_kong_long_·2023-11-05 10:40

动手学机器学习——数据预处理&线性代数

动手学机器学习1.监督学习2.无监督学习3.强化学习4.入门知识5.数据预处理6.线性代数5.1非降维求和6.2点积6.3矩阵乘法6.3范数1.监督学习判断回归问题的一个很好的经验法则是，任何有关“多少

Philo`·2023-11-05 02:02

numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()的用法与区别 - 草稿

flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别：ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本flatten()：返回源数据的副本squeeze()：只能对维数为1的维度降维另外

爱学习的大丁·2023-11-04 15:41

十二种必须掌握的降维知识(Python代码)

image介绍你是否曾经处理过具有一千多个特征的数据集？5万多个特征呢？我曾经有过，让我告诉你这是一项非常具有挑战性的任务，特别是如果你不知道从哪里开始的时候！拥有大量的变量既是好事，也是坏事。我们有大量的数据用于分析，这很棒，但由于规模太大，它变得非常具有挑战性。在微观层面分析每个变量是不可行的。我们可能需要几天或几个月才能进行任何有意义的分析，我们将会为我们的业务损失大量的时间和金钱！更不用说

A遇上方知友·2023-11-04 14:48

第2篇机器学习基础 —（3）机器学习库之Scikit-Learn

Scikit-Learn（简称Sklearn）是Python的第三方模块，它是机器学习领域当中知名的Python模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regression）、降维（DimensionalityReduction

小哥谈·2023-11-04 11:13

AK F.*ing leetcode 流浪计划之数组反转

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·2023-11-04 04:11

深入理解XGboost

写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维

文文学霸·2023-11-04 03:19

【CV面试】简述CNN、计算机视觉、人脸识别

1.1.将大数据量的图片降维成小数据量1.2.保留图片特征，符合图片处理的原则2.CNN的思想来源3.基本原理3.1.卷积层：提取特征3.2.池化层：下采样、降维、避免过拟合3.3.全连接层：输出结果4

褚骏逸·2023-11-03 15:35

异常检测之PCA实战

目录一、PCA原理二、信用卡退款欺诈行为检测实战1、数据介绍2、欺诈数据分析及特征衍生3、特征分布分析及特征筛选4、数据归一化处理5、PCA模型构建及评估划重点PCA是一个经典的线性降维算法，而降维算法可以先进行降维

Python风控模型与数据分析·2023-11-03 11:03

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

PCA和SVD

（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值3）求出协方差矩阵4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P6）Y=PX即为降维到

ironmanblr·2023-11-03 08:48

每日复盘第5天

7.学会降维和升维思维去和别人沟通，在保持水平得基础上

会飞的锦鲤鱼·2023-11-03 08:22

2.预备知识-3GPT版

D2L注意点六、QANo.2线性代数一、标量二、向量1、基本操作2、空间表示3、乘法三、矩阵1、基本操作2、乘法3、空间表示4、乘法5、范数6、特殊矩阵7、特征向量四、D2L注意点：1、矩阵克隆2、矩阵降维五

霸时斌子·2023-11-03 06:52

向Seurat对象添加降维对象

目前手上有一个Seurat对象文件，但是不知道具体的降维参数是什么，做不出好看的UMAP图。但是手上有分得开的umap坐标文件，尝试给seurat对象添加umap坐标信息。

Bioinfoer·2023-11-03 01:52

利用 ggplot2 绘制 Seurat 对象中的 tSNE 或 UMAP 图

一种更灵活的方法是把tSNE或者UMAP降维的信息从seurat对象中提取出来，并利用gg

klcola·2023-11-03 01:40

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