LDA数据降维第21页

机器学习——特征工程之主成分分析PCA

2、主要应用场景：数据压缩；消除冗余；消除数据噪声；数据降维，可视化3、理论基础：最大投影方差理论、最小投影距离理论和坐标轴相关度理论4、直观理解：找出数据里最主要的成分，代替原始数据并使损失尽可能的小

羽落黎纹·2022-11-15 07:13

matlab svd降维测试数据集,数据降维--SVD&CUR

矩阵的秩秩即维度SVD使用SVD降维SVD示例WehaveusedthreecolumnsforU,Σ,andV,thecolumnsofUandVcorrespondtoconcepts.Thefirstis“sciencefiction”andthesecondis“romance.”Itishardertoexplainthethirdcolumn’sconcept,butitdoesn’t

评述员詹俊·2022-11-13 18:09

[学习日志]白板推导-条件随机场 CRF Conditional Random Field

文章目录背景介绍软分类&硬分类硬分类举例SVM支持向量机PLA感知机LDA线性判别分析软分类举例概率判别模型概率生成模型CRF概率密度的参数形式概率密度的向量形式求边缘概率P(Yt|X)参数估计（学习参数

烫烫烫烫的若愚·2022-11-13 11:13

第三章线性模型总结

线性回归一元线性回归（只有一个特征x）：多元线性回归：3.对数几率回归--也称作逻辑回归，用来解决分类问题对数几率函数（对率函数）：对数几率：损失函数：信息熵--衡量事情的不确定性：相对熵：交叉熵：4.线性判别分析（LDA

CsdN317a·2022-11-13 00:32

周志华《机器学习》笔记（三）——第3章线性模型

第3章线性模型1、线性回归2、逻辑回归（对数几率回归）3、线性判别分析（LDA）4、多分类学习5、类别不平衡线性模型是神经网络和深度学习的基础，原理比较简单，主要看书就行，重点是线性回归和对数几率回归这两节

不会写代码的牛马·2022-11-13 00:00

降维算法实战项目（1）—使用PCA对二维数据降维（Python代码+数据集）

一、PCA算法PCA算法为主成分分析算法，在数据集中找到“主成分”，可以用于压缩数据维度。我们将首先通过一个2D数据集进行实验，以获得关于PCA如何工作的直观感受，然后在一个更大的图像数据集上使用它。PCA算法的好处如下：1.使得数据集更易使用2.降低算法的计算开销3.去除噪声4.使得结果更易理解线性回归和神经网络算法，都可以先使用PCA对数据进行降维。关于PCA算法的理论部分，可以参考我之前的博

旅途中的宽~·2022-11-11 23:20

【机器学习】基于PCA/LDA的数据降维和可视化（二维+三维）

基于PCA/LDA的数据降维和可视化IntroductionProjectIntroFileIntroToolsIntroCode&DatasetLinkProcessPreparationsofImportsInitializationofdataPCAtwo-dimensionalthree-dimensionalLDAtwo-dimensionalthree-dimensionalVisua

夹小汁·2022-11-11 23:49

机器学习--高维数据降维方法并使用Iris数据集进行降维演示

三、线性判别分析（LDA）1.说明2.【例3】基于线性判别式分析对Iris数据集降维四、局部线性嵌入（LLE）1.说明2.

马里奥w·2022-11-11 23:49

使用python简单实现三种常见的降维方法：PCA、t-SNE和Umap（降到二维进行可视化）

三种常见的降维方法：PCA、t-SNE和Umap1.PCA主成分分析方法(PrincipalComponentAnalysis，PCA)是一种使用最广泛的数据降维算法。

风灬陌·2022-11-11 23:16

【机器学习】数据降维

数据降维大纲一、数据降维的简介二、PCA的数学原理三、PCA使用方法及例子四、其他降维算法一、数据降维简介1.为什么要进行降维？在处理现实问题时，我们会发现大部分数据集的维度都高达成百乃至上千。

世界划水锦标赛冠军·2022-11-11 00:46

读书笔记-《机器学习》第三章：线性模型

使所有样本到直线的欧氏距离之和最小许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得广义线性模型：g(.)为单调可微函数，y=g-1(wTx+b)称为广义线性模型，其中g(.)称为联系函数LogisticsRegression就是一个被Sigmoid函数归一化后的广义线性模型线性判别分析（LDA

-永不妥协-·2022-11-10 23:14

关于使用OpenCV的LBPHFaceRecognizer实现人脸的采集、训练与更新、应用的C++实现DEMO

+实现DEMO作者：SimonSong说明在实际人脸识别中，有很多可用方法，如OpenCV自带的EigenFaceRecognizer(基于PCA降维),FisherFaceRecognizer(基于LDA

宋连猛·2022-11-09 12:23

【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测

对于PCA降维的介绍，请参考之前的博文【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）目录PCA特征降维实战-

阿_旭·2022-11-08 11:30

【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）

本文介绍了特征降维的两种方式主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）。

阿_旭·2022-11-08 11:23

朴素贝叶斯/SVM/LDA主题模型

一.朴素贝叶斯在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出

colorful_-_·2022-11-07 12:17

数学建模--数据预处理

数据残缺值和异常值的处理）1、数据残缺①插值②拟合③邻近替换④KNN算法填充2、数据异常①拉依达准则②替换异常值3、数据变换①0-1标准化②z-score标准化③标准化的应用4、数据离散化①等宽法②等频法三、数据降维

派大星先生c·2022-11-06 09:47

自然语言处理学习笔记（一）

规则时代乔姆斯基文法规则定义的上下文无关法规则NLP统计时代马尔可夫性质的模型（语言模型、隐马尔可夫模型）神经语言模型将神经网络和语言模型相结合，为历史上第一次使用神经网络得到词嵌入矩阵条件随机场CRF，为序列标注问题的利器LDA

Tiya_s·2022-11-04 17:03

用通俗易懂的方式讲解：主成分分析(PCA)算法及案例（Python 代码）

文章目录知识汇总加入方式一、引入问题二、数据降维三、PCA基本数学原理3.1内积与投影3.2基3.3基变换的矩阵表示3.4协方差矩阵及优化目标3.5方差3.6协方差3.7协方差矩阵3.8协方差矩阵对角化

Python数据挖掘·2022-11-04 13:51

拓端tecdat|主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例

主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。

拓端研究室TRL·2022-11-03 18:18

由浅入深尝试图书分类任务实战（特征工程+GBDT、机器学习模型、深度学习模型）

文章目录引言任务说明数据集0.文本预处理1.训练Embedding1.1Tfidf1.2word2vec1.3FastText1.4LDA1.5存储模型1.6加载模型2.特征工程+GBDT2.1特征工程

fond_dependent·2022-11-02 15:03

汽车产品聚类分析（分析向）

目录1.项目介绍2.使用工具3.项目分析3.1原数据查看、清洗3.2数据处理3.3数据降维3.4聚类分析3.5详细聚类结果提取1.项目介绍数据car_price.csv包括了205款车的26个字段，以竞品分析为背景

第三方都是156445·2022-11-01 14:18

常见的机器学习算法原理及优缺点

三大常见的机器学习任务：回归、分类、聚类还有两大数据降维问题在下节讲述…回归问题（监督学习）：线性回归、回归树、逐步回归。是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模

weixin_43654212·2022-10-31 10:29

PCA、LDA后SVM分类案例

高光谱数据SVM分类PCA降维sklearn.decomposition.PCA介绍PCA对象方法导入库（后面使用到了的先全部导入了）PCA使用简单案例PCA.fit()结果：前n个波段包含的主成分信息SVM分类代码PCA降维都知道PCA是用来对数据进行降维的，就不多说明了，高光谱数据维度高，降维后可减少运算，要想下一步分类，往往都先做降维处理sklearn.decomposition.PCA介绍

爱吃菠萝的天天·2022-10-30 13:20

【机器学习LDA降维、PCA降维、基于信息增益率的决策树分类、模型预测性能（SE、SP、ACC 和 AUC）预测】

1.采用PCA对男女生样本数据中的（身高、体重、鞋码、50m成绩、肺活量）共5个特征进行特征降维，并实现LDA算法对处理后的特征进行分类，计算模型预测性能（包含SE、SP、ACC和AUC），试分析LDA

是阿晨啊leo·2022-10-30 13:20

kaggel_手写数字识别

本文是博主基于之前练手Kaggle上手写数字识别的入门分析而做的个人总结此案例是读者经过研究多个Kaggle上大神的kernel经验，加上个人的理解，再加入百分之一的运气得到的结果此案例的亮点在于数据降维部分

江流静一·2022-10-30 13:18

线性判别准则LDA与线性分类SVM简单编程

目录一、LDALDA的思想原理二、SVMSVM思想原理三、LDA算法代码实现四、SVM算法代码实现五、鸢尾花数据集六、总结七、参考资料一、LDALDA的思想LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的

死妖阿·2022-10-30 13:46

线性判别准则（LDA）与线性分类编程（SVM）实践

我是目录一、内容提示二、线性判别准则（LDA）2.1LDA简介2.2LDA实现代码三、SVM3.1SVM简介3.2SVM原理四、SVM数据集进行可视化分类4.1月亮数据集4.1.1线性SVM4.1.2多项式核

YouthBlood9·2022-10-30 13:16

线性降维：PCA、LDA、MDS

1.KNN为什么要在介绍降维之前学习KNN呢？因为以KNN为代表的一类算法，由于其为非参数化模型，无法通过一组固定的参数和固定的模型进行表征。此外，KNN还是惰性学习算法的典型例子。惰性是指它仅仅对训练数据集有记忆功能，而不会从训练集中通过学习得到一个判别函数。惰性学习算法一般思想简单，且没有训练过程。与之相对应的则是急切学习，需要以数据集为基础进行训练建模、总结规律，然后利用测试集对建立的模型进

WEILING123·2022-10-30 13:15

【numpy手写系列】用PCA、LDA、SVM与CNN手写人脸识别代码

引言目标在本课程项目中，学生将单独构建人脸识别系统系统学生需要应用主成分分析（PCA）来执行数据降维和可视化，以了解底层数据分布。

大气层煮月亮·2022-10-30 13:45

情感数据对LSTM股票预测模型的影响研究

分析各股票指标的相关性，实现数据降维。基于Kera

Sylvan Ding·2022-10-30 10:35

局部线性嵌入LLE算法--学习笔记

流形学习是一大类基于流形的框架,形象说明流形降维：ISOMAP（更多细节可参考：isomap降维算法--学习笔记_Wsyoneself的博客-CSDN博客）:LLE:和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比

Wsyoneself·2022-10-30 02:09

哈工大硕士生实现11种数据降维算法，代码已开源！

这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴

Github中文社区·2022-10-30 02:07

机器学习-降维方法：PCA、KPCA、LDA、LLE、LE、t-SNE、AutoEncoder、MDS、ISOMAP、FastICA、SVD、LPP、ICA

化繁为简{聚类(Clustering){k-Means算法k-Means++算法密度聚类算法{DBSCAN算法密度最大值聚类算法谱聚类算法GMM(高斯混合模型)聚类算法TopicModel(主题模型)算法{LDA

u013250861·2022-10-30 02:36

机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记之第八章：降维

目录第八章降维1维度的诅咒2数据降维的主要方法2.1投影2.2流行学习3PCA3.1保留差异性3.2主成分3.3低维度投影3.4使用scikit-l

xbs118·2022-10-30 02:34

lda 可以处理中文_第七篇｜Spark平台下基于LDA的k-means算法实现

本文主要在Spark平台下实现一个机器学习应用，该应用主要涉及LDA主题模型以及K-means聚类。

weixin_39755003·2022-10-29 07:08

【数据挖掘】主成分分析Python实现

目录前言数据预处理导入库读取数据将五种癌症数据集合并进行主成分分析计算样本均值计算样本协方差矩阵计算特征值和特征向量计算累计方差贡献率特征向量选取结果可视化数据降维降维前降维后写在最后前言是对一个数据挖掘作业的记录

鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:26

机器学习（PCA）

机器学习（PCA）前言一、PAC与线性回归之间的关系二、PCA算法前言PCA运用线性代数进行数据降维，属于无监督学习方法之一。

qq_41773103·2022-10-28 15:59

机器学习之PCA

一、PCA基本介绍PCA(PrincipalComponentsAnalysis)-主成分分析算法用于数据降维、可视化、去噪非监督学习算法二、PCA工作原理目标：每次将空间中多维的样本点映射到一条直线上

湫兮如风i·2022-10-28 15:25

LDA分类器 python

LDA分类器1．1分类器主要研究内容（1）分类器的原理和算法流程；（2）利用现有的任一公开数据集（自己选取）实现分类器分类；（3）并利用某种评价标准对分类结果进行分析评判；（4）原理：利用LDA分类器，

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:51

机器学习主成分分析法（PCA）创新：基于协方差矩阵的PCA创新（GCPCA）

补充协方差矩阵奇异值什么是PCA（大白话：就是降低维度，例如把一个三维的坐标表示成二维坐标或者一维坐标）PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法

Thomas.杨_·2022-10-26 15:34

【周志华机器学习】十四、概率图模型

2.1隐马尔可夫三大问题1.第一个问题解法2.第二个问题解法3.第三个问题解法3.马尔可夫随机场（MRF）3.1MRF性质3.2势函数4.条件随机场（CRF）5.学习与推断5.1变量消去5.2信念传播6.LDA

CHH3213·2022-10-25 19:55

基于how-to-optimize-gemm初探矩阵乘法优化

1.前言这次，我们来聊一个轻松一点的话题，那就是给你一个矩阵A和一个矩阵B，使用矩阵乘法获得目标矩阵C，相信大家都不难写出下面的代码：#defineA(i,j)a[(i)*lda+(j)]#defineB

just_sort·2022-10-24 20:02

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

对于深度学习的数据来说，数据的维度往往远远大于四维，四维我们都想象不到，那么远超四维的数据我们就更加难以预料了，为了解决这个问题，我们可以使用机器学习中的数据降维技术，简单的来说就是将高维的数据降低到两维或者三维

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:41

降维算法总导图

-线性方法：线性判别分析LDA、主成分分析PCA、因子分析FA-非线性方法：保留局部性质：基于重建权重（局部线性嵌入LLE），邻接图，基于切空间；保留全局空间：基于距离保持（基于欧氏距离MDS，基于测地线距离

小粒子学code·2022-10-24 07:21

文本挖掘-实战记录（二）基于NMF和LDA模型的文本关键词提取和文档聚类

目录一、任务描述1.项目背景2.项目内容3.项目意义二、数据来源三、模型实现1.TFIDF实现关键词提取2.TextRank实现关键词提取3.NMF实现关键词提取4.NMF文档聚类实现5.LDA实现关键词提取

平平无奇秃头小天才·2022-10-23 07:29

基于LDA模型的文本聚类研究

2011年1月10日实验室2009级成员董靖灵做了关于基于LDA模型的文本聚类研究的报告，该报告从四个方面介绍了该方向上的工作：1、语义知识在文本聚类中的应用；2、基于LDA模型的文本聚类；3、实验数据分析

左边右·2022-10-23 07:14

毕业论文案例-LDA主题模型实现文本聚类

本文结构框架引言LDA主题模型的预备知识（1）多项式分布MultinomialDistribution（2）狄利克雷分布DirichletDistribution（3）共轭分布ConjugateDistribution

不想秃头的夜猫子·2022-10-23 07:14

LDA隐狄利克雷分配

LDA隐狄利克雷分配因为组会汇报系统学习了一下LDA，顺便将自己的讲稿记录在博客上。1.主题模型主题模型是一种能够在大量文档中挖掘抽象主题的统计模型。

NightGIory·2022-10-23 07:11

GAN网络：JS散度与Wasserstein距离

2.6Wasserstein距离1生成模型与判别模型的区别生成模型：对数据的联合分布建模，从统计角度表示数据分布与数据生成方式，收敛速度快常见生成模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA

wamg潇潇·2022-10-22 07:43

隐式神经流：一种网格无关的时空耦合数据降维范式

前言隐式流(INR)表示在3D视觉中是一个新型的领域，也是一个非常热门的领域，可以看作是PDE的范式Pan,Shaowu,StevenL.Brunton,andJ.NathanKutz."NeuralImplicitFlow:amesh-agnosticdimensionalityreductionparadigmofspatio-temporaldata."arXivpreprintarXiv:

·2022-10-22 00:19

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