降维

在线作图丨差异分析——ANOSIM相似性分析

在一些高维数据分析中，需要使用PCA、PCoA、NMDS等方法进行降维，但这些方法并不显示组间差异的显著性指标，因此可以使用ANOSIM分析解决此问题。
维凡生物·2024-02-15 01:00

社区团购---最后的流量红利

其实这是让互联网巨头们要将目光放到更高的维度，而各路网友、大咖也在不断声讨这样的降维打击“吃相太过难看”，互联网巨头拥有雄厚的财力、大量的
焦点商业·2024-02-14 22:40

如何将零碎信息结构化并做到有序安放，以实现知识积累？

二向箔与三维宇宙接触的瞬间可以将三维空间压缩成二维平面，这种降维打击可以毁灭任何的弱小文明，你可以把结构化想象成是二向箔。知识积累：将零碎信息结构化、有序安放任何混乱复杂的信息结构化都能给
集英万事屋·2024-02-14 17:38

【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数（上）

目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论；自本篇博文以下几遍博文，将对这三大数学基础进行重点提炼
脚踏实地的大梦想家·2024-02-14 08:17

升纬思考，降维攻击

用自己的能力与眼光去努力提升自己的思维层次，用高维层次去解决低维问题。同时，时间也是一个参考标准，应加大对时间的认知度
被剧透的人生·2024-02-14 02:45

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14

自编码器常用于特征学习、降维和去噪。Autoencoderneuralnetwork:ItisanunsupervisedMachinel
wendyponcho·2024-02-13 20:29

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。
Dr.Cup·2024-02-13 13:06

R数据分析：主成分分析及可视化

isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维
Codewar·2024-02-13 13:56

关于创业的帖子

生意可以发展为企业，但是企业做成生意就是降维打击。
榴莲光影·2024-02-13 09:59

Containerd 的前世今生和保姆级入门教程

Containerd的前世今生很久以前，Docker强势崛起，以“镜像”这个大招席卷全球，对其他容器技术进行致命的降维打击，使其毫无招架之力，就连Google也不例外。
super_journey·2024-02-13 06:45

一道线性DP题目进阶-论二维DP

所谓二维DP，即为dp数组的维度为二维的dp(当然有时候可能会三维四维，或者存在一些优化使得它降维)，广义的来讲就是有多个维度的dp，即用于描述dp的状态不止一个。
Cx_330_PLT·2024-02-12 23:14

所谓“降维攻击” ，可能只是展开了另一个世界

“降维攻击”这一概念通过中国科幻作家刘慈欣的科幻小说《三体Ⅲ·死神永生》而广为人知。
设计CN北京·2024-02-12 21:15

分析流程||scanpy单细胞分析流程2-降维聚类及差异基因鉴定

gzh：BBio，欢迎关注scanpy软件由TheisLab实验室开发，和Seurat相同都是常用的单细胞数据分析工具。scanpy以anndata数据结构存储的单细胞基因表达数据，包括预处理、可视化、聚类、轨迹推断和差异基因鉴定等功能。基于python实现可以有效处理超过100万个细胞的数据集的强大功能。以10X官网的3kpbmc数据为例，学习一下scanpy。参考：https://scanpy
BBio·2024-02-12 20:44

数据降维方法介绍（十二）

第八种方法：自编码器降维姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：基于自编码网络AutoEncoder完成数据降维并且提取数据的本质特征【嵌牛导读】自编码器降维方法简介【嵌牛鼻子】自编码器
科技小白不能再白了·2024-02-12 16:50

财富高效能

一定是为特定人群；萌姐特别强调“特定”，而不是为所有的人；是降维还是升维，需要根据自己的情况进行选择；2、解决了什么问题？
苏春苏姐·2024-02-12 13:28

随想闲谈｜那些年看过的网络小说（下）

玄幻架空类的金手指一般是奇遇获至宝或武功，而这类穿越文则是利用高科技与跨越时代的思维对古人进行降维打击。这种小说作者比起前一种，至少我认为是比较高级的，因为他们是带着自己的理想，
别跑梅洛斯·2024-02-12 04:32

2018-04-23 怀沙·科幻之夜 得到直播

故事精华：智子水滴观点：降维打击（举例：58同城之于电线杆小广告）三体：维度实验室三体不是一个侵略小说，而是哥俩一起成长，最后成为宇宙顶梁柱的小说。
Ethan_Lan·2024-02-11 20:31

使用UMAP降维可视化RAG嵌入

大型语言模型（LLMs）如GPT-4已经展示了出色的文本理解和生成能力。但它们在处理领域特定信息方面面临挑战，比如当查询超出训练数据范围时，它们会产生错误的答案。LLMs的推理过程也缺乏透明度，使用户难以理解达成结论的方式。检索增强生成（RAG）在LLMS的工作流程中添加了一个检索步骤，使其能够在响应查询时从其他来源（如私人文本文档）中查询相关数据。这些文档事先分成小段，然后使用embedding
·2024-02-11 17:42

计算机视觉所需要的数学基础

-特征值和特征向量：用于图像的特征提取和降维。微积分：-导数：用于图像边缘检测，通过计算图像亮度的变化率来识别边缘。-积分：用于图像的面积和体积计算，以及光流法中的运动估计。概率论与统计学：-概率分
superdont·2024-02-11 16:29

Code review是个数学问题：从二向箔说起

difoil.jpeg即使是没有看过《三体》的同学，对于降维攻击这个词应该也不陌生。二向箔是将三维空间变成二维空间的武器。我们引用一段原文：“两个二维体的结构在星光下
Jtag特工·2024-02-11 15:35

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计
暖焱·2024-02-11 02:14

060天--降维打击不懂税的你 2022-03-01

学习过程中，也的确是一个自信体系完善的过程，此间，也真实感受到站高位，降维打击给自己带来的机会与爽快。下面这两件事就是实例。
d865fa9aeb5a·2024-02-10 23:47

keras 池化层

池化层又称下采样，是对卷积层的降维处理，常用的池化有最大池化、平均池化。
与AI零距离·2024-02-10 18:00

如何多维度思考

多维度与降维打击我们常常说的大格局，跨界，一定意义上都是多维度思考的结果，看到的比其他人多一个面，甚至几个面，然后进行综合，结合起来这样的视角，也更为全面，在超预测一书中提到的蜻蜓的复眼，说的就是多视角
度过到渡过·2024-02-10 17:18

深度学习知识点总结

2.5无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6批大小如何影响测试正确率？2.7初始化如何影响训练?2.8不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9正则化如何影响权重？
Danah.F·2024-02-10 08:54

数据处理方法—— 7 种数据降维操作 ！！

文章目录数据降维1.主成分分析（PCA）2.线性判别分析（LDA）3.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）4.局部线性嵌入（LLE)5.多维缩放（MDS)6.奇异值分解（SVD)7.自动编码器（Autoencoders
JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

降维算法

维度的理解对于数组和series来说，shape返回的数字的而个数就是维度。比如：有行列之分的叫做二维，也称作一张表。当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是[高维，行，列]。当数组中存在两组两张3行4列的表时，数据就是4维，shape返回（2，2，3，4）数组中的每一张表，都可以是一个特征矩阵或者是一个DataFrame，这些结构只有一张表，所以一定有行列。其中，行是样本，列是特征
bokli_dw·2024-02-10 01:26

如何提升解决问题的能力

海岳老师：把问题的维度降低；提升自己的维度海明老师：1.遇到难题的时候：（1）把事降维：（向内求）先说爱因斯坦的金句：再进行解释；自行把难度降低，2-1的过程（2）把人升维（向外求）向各位老师学习提高维度
宝藏语文老师刘莹·2024-02-10 00:24

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的数据就是这样的：1.png在这里我们有一系列点，却没有标签
Sunflow007·2024-02-09 20:26

大刀刘：战略能力，实现降维打击（450）

#大刀刘品牌战略定位450一种战略能力：死磕一点，攻其一点，不及其余，精准打击。每一个小的细分领域最优秀的人，优秀的程度都一样的路径。人生的结果天壤之别，其实关键分水岭，就在于一次次选择上的不同。做出一个正确选择的能力，实际上是一个人战略能力的缩影。人生赛场，选择能力比努力重要，战略就是选择。检验一个战略是否优秀的唯一标准，战略是否占据有利的位置，且持续有增长和竞争优势壁垒。毛主席是最伟大的战略家
大刀刘品牌战略顾问·2024-02-09 09:07

特征工程:特征提取和降维-下

目录一、前言二、正文Ⅰ.流形学习Ⅱ.t-SNEⅢ.多维尺度分析三、结语一、前言通过上篇对线性与非线性的数据的特征提取和降维的学习之后，我们来介绍其他方法，分别有流行学习、多维尺度分析、t-SNE。
林浩杨·2024-02-09 00:31

特征工程:特征提取和降维-上

而特征提取和降维，则是对原始数据的特征进行相应的数据变换，并且通常会选择比原始特征数量少的特征，同时达到数据降维的目的。
林浩杨·2024-02-09 00:01

单细胞转录组之Seurat包全流程-数据过滤、降维分群及可视化

1.Seurat包的安装及数据的准备1.1加载需要的包和数据if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("Seurat")library(Seurat)#devtools::install_github('satijalab/seurat-d
青青青山·2024-02-08 23:32

李宏毅机器学习（二十）无监督学习Neighbor Embedding近邻嵌入

ManifoldLearning我们有时候的特征其实是低维度的放到高纬度上去，比如地球表面是2维的，但是被放到了3维空间，比如左下的S曲面，其实可以展开到2维平面上去，接下来就方便我们进一步计算分类等等插图1我们有如下几个降维方法
ca8519be679b·2024-02-08 10:38

社群学员晨读分享【孙子兵法~攻守道】

所谓不在一个层次的降维打击。耐得住寂
龙老思社群专家·2024-02-08 09:25

每天一个数据分析题（一百五十七）

当对多个连续型变量进行主成分分析（PCA）以降维并且简化数据时，以下哪项原则通常被用来决定应当保留多少个主成分？A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。
紫色沙·2024-02-08 09:53

每天一个数据分析题（一百五十五）

关于高维数据在模型建立中的处理，以下描述正确的是：A.在分类模型中通常不需要进行变量选择和降维，因为算法可以处理成千上万个变量。B.聚类模型中剔除不相关变量主要依赖于算法而不是分析师的经验和维度分析。
紫色沙·2024-02-08 09:20

钱宝网之问：人类“智商”这么低，还要发展人工智能吗？

1.张小雷的“降维打击”稍微了解一点钱宝网的赢利模式，就不难发现，这是一个明显“反商业、反常识”的互金平台——通过保证金用户自己上网看广告，就能赚取商业分成，复合年回报率还超过40%，这简直就是一桩天
商业向心力实验室·2024-02-08 07:00

【PyTorch][chapter 15][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding-LLE]

前言：前面讲的都是线性降维，本篇主要讨论一下非线性降维.流形学习（mainfoldlearning）是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.如上图,欧式距离上面A点跟C点更近，距离B点较远但是从图形拓扑结构来看
明朝百晓生·2024-02-08 07:30

田总就是牛

著名策划人田万良每次和田总交流都受益匪浅，他几句话就能一针见血指出企业痛点，并能由高纬度到低纬度降维到来访者可以理解的频率后再逐渐拉升对方认知，导入他对事物发展的预见性判断分析，再逻辑叠加式说出自己的具体方案
财道天使·2024-02-07 08:38

机器学习聚类算法

聚类算法在现实中的应用：用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，新闻聚类，筛选排序；图像分割，降维，识别；离群点检测；在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

进阶卓越，明悟真相

在今天已经落伍，你必须抓住更内核的东西，才可以适应这个时代；第一是创新，你必须首先进入不断的创新，然后才可以持续拉动企业前行；第二是高维，你需要设计出一套穿梭于出世入世之间的学问，然后用以武装团队，才足以降维绝杀
凤舞九天9527·2024-02-07 01:00

信号（图像）的稀疏重构

直到这里，我相信相当一部分读者或许在心中已经明白了字典学习的第一个好处（1）它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示，或者说是信息的压缩（2）正如同字是句子最质朴的特征一样，字典学习总是尝试学习蕴藏在样本背后最质朴的特征
cnjs1994·2024-02-06 17:52

Autoencoder 有什么用？

autoencoder可以用来初始化神经网络的权重（即预训练：pre-training）和降维。如果在做autoencoder的时候激活函数为linear的话，那么这就相当于在做PCA了。
脏小明·2024-02-06 15:16

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法
溢流眼泪·2024-02-06 07:18

为什么人类想不出四维空间

在看三体的时候看到高等文明对低等文明进行降维打击，觉得是那么的神奇。我们以后有没有可能发展到更高维去生活这个暂且不讨论，对于我们为什么想象不出四维空间的样子我来说一些自己
保护母亲河服务团·2024-02-06 03:28

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Lornatang·2024-02-06 01:21

前行的力量

最近听到最多的一个词是消费降级，诚然，在所谓L型经济降维打击下，身边的朋友少有朋友谈论鲍鱼的头数，钻小巷，谈情怀的找一碗猪油粥已经成朋友圈的谈资。
位右虚左·2024-02-05 22:40

C语言数组

目录一维数组二维数组传递数组给函数方式1方式2方式3实例二维数组传递给函数方法1:第一维的长度可以不指定，但必须指定第二维的长度：方法2:指向一个有5个元素一维数组的指针：方法3:利用数组是顺序存储的特性,通过降维来访问原数组
临界三极管·2024-02-05 19:20

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用PCA对数据进行降维的算法的基本原理及应
代码骑士·2024-02-05 13:59
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