降维第10页

降维攻击

很多时候，我们会陷入到一种人生无解的怪圈中。很穷，然后紧衣缩食，却依然入不敷出；很忙，然后天天加班，工作成效却依然不高。努力去做出改变，却并没有得到预期的结果，这其实是一个升维解决的问题。人的思维是有层次的，从更高的思维层次上去改变，才能在根源上解决问题，关于提升思维的层次，很重要的一点是时间维度，换句话说，一个人对于时间的认知，往往决定了升维思考的高度。大部分的时候，我们都容易高估短期的收益，而

温暖的佳佳·2023-12-01 03:57

乱序学机器学习——主成分分析法PCA

文章目录概览PCA核心思想和原理PCA求解算法PCA算法代码实现降维任务代码实现PCA在数据降噪中的应用PCA在人脸识别中的应用主成分分析优缺点和适用条件优点缺点适用条件概览PCA核心思想和原理PCA求解算法特征向量表示分布的方向

源代码•宸·2023-11-30 09:03

道法自然

给我最大得启示是，在没有财富地位得时候，通过实现认知升级、思维跃升，从根本上重塑自己的文化属性，注入强势文化的基因，在熟悉掌握各类规律的前提下可以形成一种俯视的姿态，对现实中的事业、人际、财富都可以实现降维打击

城北羊君·2023-11-30 07:15

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它可以用来创建各种类型的机器学习模型，如神经网络、决策树、随机森林等，以进行分类、回归、聚类、降维等任务。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。

昭阳926·2023-11-30 06:54

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

构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。

KS科研分享与服务·2023-11-30 02:34

JS多维数组降维为一维数组的方法

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·2023-11-30 02:09

【GEE笔记】主成分分析（PCA）算法的实现和应用

前言主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，它可以将多个相关的变量转换为少数几个不相关的变量，称为主成分（PC）。这些主成分可以反映原始变量的大部分信息，同时减少数据的复杂度和冗余性。

runepic·2023-11-30 00:59

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO

weixin_39881760·2023-11-29 12:39

PCA和LDA数据降维计算(含数学例子推导过程)

PCA算法和LDA算法可以用于对数据进行降维，例如可以把一个2维的数据降低维度到一维，本文通过举例子来对PCA算法和LDA算法的计算过程进行教学展示。

SpongeBob@Hefei·2023-11-29 03:11

深度学习之六（自编码器--Autoencoder）

概念自编码器（Autoencoder）是一种神经网络架构，用于无监督学习和数据的降维表示。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:52

数据降维：尽显多彩，更多降维方法解析

数据降维：解析常用方法及Python3.10实践在数据分析领域，处理高维数据是一项重要的任务。为了更好地理解和利用数据，数据降维成为一种不可或缺的技术。

theskylife·2023-11-28 12:23

使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第五章)

ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第二章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第三章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第四章)第5章:使用ArchR聚类大部分单细胞聚类算法都在降维后空间中计算最近邻图

xuzhougeng·2023-11-28 03:00

t-SNE降维算法详解（附matlab代码）

相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据，并且原始数据的相对相似性非常

行走的参考文献·2023-11-27 21:47

《动感和狂放》

练瑜伽；下午：练字…傍晚：散步；夜晚：8点，舞蹈、答家长问…如果可以，真想连上两节瑜伽课如果可以，真想练字一整天如果可以，真想散步一直散下去如果可以，跳舞就这么一直跳下去如果可以，我真不想接学生家长电话降维沟通

祝秀·2023-11-27 15:24

每日一题——力扣——各位相加

大家刚开始做这题是可能没有什么头绪，所以我给这道题来个降维打击，让大家一目了然就拿上面的输入38的例子来说，

爱编程的晖哥·2023-11-27 11:02

超全总结 | 用于空间分辨转录组数据分析的统计和机器学习方法

空间转录组学数据分析工作通常包括多个阶段：第一步是数据预处理，通常包括质量控制、基因表达标准化、降维和细胞类型注释。可以通过空间分解、基因插补和标签转移进一步提高数据的丰富性。

尐尐呅·2023-11-27 08:24

详细解答T-SNE程序中from sklearn.manifold import TSNE的数据设置，包括输入数据，绘制颜色的参数设置，代码复制可用！！

t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写1、可运行的T-SNE程序2.实验结果3、针对上述程序我们详细分析T-SNE的使用方法3.1加载数据3.2TSNE降维

小桥流水---人工智能·2023-11-27 03:13

Seurat Tutorial 1：标准分析流程，基于 PBMC 3K 数据集

目录1设置Seurat对象2标准预处理工作流程2.1QC和选择细胞进行进一步分析3数据归一化4识别高变特征（特征选择）5标准化数据6执行线性降维7确定数据集的维度8细胞聚类9运行非线性降维(UMAP/tSNE

生信小博士·2023-11-27 02:09

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

文章目录前言一、PCA的主要步骤如下：二、下面是一个Python代码示例，使用PCA将四维数据降维到二维：总结前言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛使用的数据降维方法

小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

主成分分析（PCA）理解

1.主成分分析思想总结主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用于数据降维和特征提取的数学方法。

波波玩转AI·2023-11-26 18:37

机器学习作业——主成分分析PCA

（二）主成分分析法怎么做到的降维？（三）主成分分析法具体怎么做呢？——降维（四）主成分分析法具体怎么做呢？

青春是首不老歌丶·2023-11-26 18:35

机器学习——主成分分析法(PCA)

目录简介代码实现主成分分析法、层次分析法、因子分析法的选取和使用简介优点：1、降维2、过滤因素之间的相关性由特征向量构成，而且每个特征向量无关性决定了主成分的分量线性无关。

bw876720687·2023-11-26 18:33

『机器学习』 ——主成分分析法（PCA）

文章首发地址见个人博客主成分分析法一个非监督学习的机器学习算法主要用于数据的降维通过降维，可以发现更便于人类理解的特征其他应用：可视化；去噪1主成分分析法1.1什么是主成分分析法举一个简单的例子，上面的图片中这组数据具有两个特征分别为特征一和特征二

Mr黄黄黄黄黄先森·2023-11-26 18:02

机器学习算法——主成分分析（PCA）

目录1.主体思想2.算法流程3.代码实践1.主体思想主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）常用于实现数据降维，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，使得映射后的数据具有最大的方差

哈密瓜Q·2023-11-26 18:01

tidyverse数据特征学习

目录特征缩放1，标准化-scale2，归一化-rescale3，行规范化4，数据平滑特征变换1.非线性特征2.正态性变换3.连续变量离散特征降维特征缩放不同数值型特征的数据量纲可能相差多个数量级，这对很多数据模型会有很大影响

hx2024·2023-11-26 17:11

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类、降维

macan_dct·2023-11-26 14:22

【深度学习笔记】02 线性代数基础

线性代数基础线性代数基础标量向量长度、维度和形状矩阵张量算法的基本性质降维非降维求和点积（DotProduct）矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法范数线性代数基础标量标量由只有一个元素的张量表示importtorchx

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:22

【思维模型】系列2－逻辑层次模型。

层次越高，越容易形成降维打击。应用场景:1朋友抱怨环境太吵，没有复习好，所以考试没考好。分析:他是[环境]层次找原因，你该在[行为]层次找原因，可以这么说"下次

咕咚谷·2023-11-26 04:27

大模型微调技术

全量微调部分参数微调Adaper-Tuning降维的意义计算和存储成本去除冗余和噪声—特定任务训练数据有限减少模型复杂度避免过拟合风险适应任务需求过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在新的未见过的数据上表现较差的现象模型过于复杂

数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:19

胡八一视频号直播复盘

、人格化法则（不要完美人设）2、吸引力法则（人品、三观、专业、格局）3、利他法则（成人达己，吃亏是福）4、被动法则（被动社交＞主动社交）势能+个人魅力5、筛选法则（付费）（对等社交为主，少量升维社交和降维社交

天启雅典娜·2023-11-25 17:08

基于android平台的笔记簿,机器学习笔记簿降维篇 LDA 01

机器学习中包含了两种相对应的学习类型：无监督学习和监督学习。无监督学习指的是让机器只从数据出发，挖掘数据本身的特性，对数据进行处理，PCA就属于无监督学习，因为它只根据数据自身来构造投影矩阵。而监督学习将使用数据和数据对应的标签，我们希望机器能够学习到数据和标签的关系，例如分类问题：机器从训练样本中学习到数据和类别标签之间的关系，使得在输入其它数据的时候，机器能够把这个数据分入正确的类别中。线性鉴

王润莲·2023-11-25 14:07

matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法详细过程版)

一、算法原理1、平面拟合 PCA是一种数学变换的方法，利用降维的思想在变换中保持变量的总方差不变，将给定的一组变量线性变换为另一组不相关的变量，并且使变换后的第一变量的方差最大，即第一主成分，其他分量的方差依次递减

点云侠·2023-11-25 12:39

单细胞转录组数据分析课件||6. Dimensionality reduction of scRNA-seq data

本课件介绍了单细胞数据分析过程中的降维分析。为什么要降维？在单细胞分析中两种降维方式的区别？

周运来就是我·2023-11-25 07:27

【财富思维】你的思维层次，决定了你能走多远

前两年有个词，叫“降维攻击”，大概意思就是以高级生物去打低级世界的生物，一打一个准。举个例子，我们在打游戏的时候，为了通过关卡，有时再怎么出招，再怎么加快速度也无济于事。

苏生旺·2023-11-25 06:28

《最爱学习》Day4

升维思考，降维打击。打造自己的多维竞争力，时间管理是基础的能力。2.触摸底层规律与逻辑培养一个习惯，不是21天，也不是280天，是要把习

伊美丽人·2023-11-25 02:11

深度学习之七（深度信念网络和受限玻尔兹曼机器）

概念深度信念网络（DeepBeliefNetworks，DBN）和受限玻尔兹曼机器（RestrictedBoltzmannMachines，RBMs）都是无监督学习的模型，通常用于特征学习、降维和生成数据

贾斯汀玛尔斯·2023-11-24 18:04

DFS序和欧拉序的降维打击

1.DFS序和时间戳1.1DFS序定义：树的每一个节点在深度优先遍历中进、出栈的时间序列。如下树的dfs序就是[1,2,8,8,5,5,2,4,3,9,9,3,6,6,4,7,7,1]。下图为生成DFS的过程。对于一棵树进行DFS序，除了进入当前节点时对此节点进行记录，同时在回溯到当前节点时对其也记录一下，所以DFS序中一个节点的信息会出现两次。Tips：因为在树上深度搜索时可以选择从任一节点开始

一枚大果壳·2023-11-24 17:23

机器学习第12天：聚类

如果智能是蛋糕，无监督学习将是蛋糕本体，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习是蛋糕上的樱桃”现在的人工智能大多数应用有监督学习，但无监督学习的世界也是广阔的，因为如今大部分的数据都是没有标签的上一篇文章讲到的降维

Nowl·2023-11-24 16:04

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用

Le0v1n·2023-11-24 15:41

K-Means

再比如，聚类可以用于降维和矢量量化（vectorquantization），可

诗云HSY·2023-11-24 10:31

机器学习——1.Sklearn：特征工程

数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取TfidfVevtorizer特征预处理归一化标准化特征降维降维特征选择过滤式主成分分析

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

sklearn专题四：降维算法

目录1概述1.1从什么叫“维度”说开来2PCA与SVD2.2重要参数n_components2.2.1迷你案例：高维数据的可视化2.2.2最大似然估计自选超参数2.2.3按信息量占比选超参数2.3PCA中的SVD2.3.1PCA中的SVD哪里来？2.3.2重要参数svd_solver与random_state2.3.3重要属性components_2.4重要接口inverse_transform2

Colorfully_lu·2023-11-24 05:50

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参

机器学习之心·2023-11-24 03:59

NBIS系列单细胞转录组数据分析实战（二）：数据降维可视化

第二节：数据降维可视化加载所需的R包和质控过滤后的数据首先，我们加载分析所需的R包和上一节中质控过滤后的数据集。

Davey1220·2023-11-24 01:30

极智AI | pytorch改变tensor维度的方法

在很多的时候，咱们需要改变tensor的维度来适应咱们的计算，包括升维、降维、变维。在pytorch中有很多方法可以用来改变tensor的维度。

极智视界·2023-11-23 23:58

局部保持投影（Locality preserving projections，LPP）

方法概述核心思想有映射Ym∗n=f(Xd∗n)\underset{m*n}{Y}=f(\underset{d*n}X)m∗nY=f(d∗nX)，能够实现将d维的样本变换到m维空间之中假设：对于一个好的降维方法

孤嶋·2023-11-23 16:21

基于PCA算法的点云平面拟合

点云侠·2023-11-23 13:19

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

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