LDA降维第15页

完整的单细胞分析流程——特征（基因）选择

诸如聚类和降维之类的过程会根据细胞的基因表达谱对细胞进行比较，这涉及将每个基因的差异汇总为一对细胞之间的单个（不相似）或相似的度量。用于此计算的基因的选择对度量的行为和下游分析方法的性能有重大影响。

麒麟991·2023-10-30 23:51

基于人工智能的结直肠癌分类识别研究

本次设计采用线性判别分析（LDA）

电气_空空·2023-10-30 22:34

魔方中蕴含什么做事的道理？

有一种方法叫做降维法，什么意思呢？就是先把4阶魔方拼成3阶魔方，然后再用复原3阶魔方的方法来复原它。这就是降维法——把4维降成3维。把4阶拼成3阶其中蕴含了什么做事的道理？

A豆腐干A·2023-10-30 22:43

数据预处理之数据规约

目录一、前言二、PCA的主要参数：三、数据归约任务1四、数据规约任务2一、前言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。

那个叫马尔的大夫·2023-10-30 17:50

“应该”是什么鬼东西？

而说“应该”的人，往往是那个站在更高维度进行降维打击的人。说“应该”的人，知道如何做，但是没有及时说。做“不应该”的人，也许知道如何做也许不知道，但是无论如何，他都做了。

宝孜·2023-10-30 06:56

降维实现

1、维度诅咒许多机器学习问题的每个训练实例涉及数千甚至数百万的特征。正如我们将要看到的，这不仅使训练变得非常缓慢，而且还可能使得找到一个好的解决方案变得更加困难。这个问题通常被称为维度的诅咒。在高维空间中的一个麻烦在于，高维超立方体中的大多数点非常靠近边界。例如，如果选择单位平方（1×1平方）内的随机点，它只有0.4％的可能性位于距离边界小于0.001的位置（换句话说，随机点在任何维度上都不太可能

单调不减·2023-10-30 04:01

降维方法综述

首先要明白，降维往往是为了在降低计算量的同时，尽量保持原来样本的分布PCA对于正交属性空间中的样本点，用超平面对样本进行表达需要满足最近重构性及最大可分性理论基础基本假设如下，投影变换后得到的新坐标系为对样本进行中心化过程推导

长安逸魂·2023-10-30 04:35

特征选择之卡方验证java_机器学习之特征选择

2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。

weixin_39809140·2023-10-30 02:08

Swift 高阶函数

项目中比较常用比较常用顾名思义是过滤接受一个过滤条件的闭包，返回一个新的数组map函数使用一个闭包，使用闭包去处理这个元素，返回一个新的数组flatmap在4.1的时候被弃用，当数组中包含可选值或者nil的时候建议使用compactMapflatmap可以降维

Mannyao·2023-10-29 22:03

高途围棋课（第一课）

真是一门宝藏课程，如果小时候能学到这样的课，也不至于现在被某某人降维打压。好好学习天天向上呀！

初见四叶草·2023-10-29 21:17

卷积神经网络（CNN）——学习笔记

其特点有：能够有效提取图像特征——卷积操作能够将大数量级的图像降维为小数量级——池化操作原理结构卷积神经网络的结构为：输入层(Input)、卷积层(Conv)、池化层(Pool)、全连接层(FC)、输出层

weixin_43898617·2023-10-29 16:23

【光伏功率预测】白鲸算法结合变分模态分解优化核极限学习机BWO-VMD-KELM光伏发电功率预测【含Matlab源码 3213期】

而变分模态分解可以用来对输入数据进行降维处理，从而减少核极限学

Matlab领域·2023-10-29 15:42

一篇文章了解KPCA算法：从原理到Python代码实现全面解析

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

小Z的科研日常·2023-10-29 14:43

《Python机器学习》特征抽取——kPCA

3.核主成份分析KernelPrincipleComponentAnalysis3.1简单介绍现实世界中，并不是所有数据都是线性可分的通过LDA，PCA将其转化为线性问题并不是

rocling·2023-10-29 14:12

python数据趋势算法_基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。

weixin_39777540·2023-10-29 14:12

python降维之时间类型数据的处理_【Python算法】数据降维概述

数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解

weixin_39989980·2023-10-29 14:12

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法

KPCA降维算法展示详细内容可参见《Python机器学习》之特征抽取——kPCA：https://blog.c

Luara_lyy·2023-10-29 14:12

数据特征工程 | 基于PCA算法（Python）

随着数据量的不断增加和数据维度的不断扩展，如何进行高效的数据降维处理成为了一个热门话题。在数据分析领域，PCA算法作为一种常用的数据降维方法，可以对多个特征进行降维，提高计算效率和降低存储空间需求。

算法如诗·2023-10-29 14:42

特征工程——数据降维

基于特征选择的降维基于特征选择的降维指的是根据一定规则和经验，直接选取原有维度的一部分参与到后续的计算和建模过程，用选择的维度代替所有维度，整个过程不产生新的维度。

李代数·2023-10-29 14:42

数据特征工程 | 基于KPCA算法（Python）

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。

算法如诗·2023-10-29 14:41

LLM-微调-方案（一）：Lora【案例：chatGLM-Lora】【在chatGLM原有结构中间插入新的网络层】【微调时冻结原有结构参数，只微调新加入的网络层参数】

这种方法有点类似于矩阵分解，可训练层维度和预训练模型层维度一致为d，先将维度d通过全连接层降维至r，再从r通过全连接层映射回

u013250861·2023-10-29 11:45

Hui-封超组－第十五期第二周第九次作业

I:长大后发现，做任何事情，努力就能够获取成功的单维模型基本上不存在，在任何领域中，比拼的维度越来越多，降维打击的案例比比皆是。

原来是Hui姑娘啊·2023-10-29 11:12

学完这7课，让你的文章更加活色生香 - 草稿

社群运营新行业的发展，但对于现阶段的自己不适合，因为需要好的文案和视角，所以不会不假思索的跟在别人后面跑；更加坚定了我打造朋友圈的个人品牌的想法；更加促进我工作上的方向～专业的落地；也一再打破了我的完美主义，降维为先完成再完美

小作怡情·2023-10-29 10:46

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析

鼠小米·2023-10-29 09:40

Python机器学习从零开始（三）数据准备

目录1.数据预处理1.1调整数据尺度1.2正态化数据1.3标准化数据1.4二值数据2.数据特征选定2.1单变量特征选定2.2递归特征消除2.3数据降维2.4特征重要性总结特征选择时困难耗时的，也需要对需求的理解和专业知识的掌握

靖墨c·2023-10-29 09:10

机器学习的练功心法（三）——特征工程

3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2文本特征提取3.4.3.3中文文本特征提取3.4.3.4TF-IDF算法3.5特征预处理3.5.1特征预处理主要内容3.5.2大局看待3.5.3归一化3.5.4标准化3.6降维

ArimaMisaki·2023-10-29 09:40

日记2020/02/20

尤其是到拼多多那个梗，真就是把现代学的东西带回古代降维打击。另一件事就是在老虎证券上开了美股账户，准备研究一下美股市场，希望今年可以盈利。

sunbiu·2023-10-29 04:30

郑中华：赚钱的秘密（71）

聚焦，垂直细分，单点突破、降维打击，才是现在赚钱的动作。习惯性遵循3个唯一，卖点唯一、流量渠道唯一、运营系统唯一。二、赚钱，就是跟人做连接。我

华星郑中华·2023-10-29 03:32

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】

降维是机器学习处理高维数据的必要手段，也是发掘数据价值的关键路径。它是一种简化复杂数据集以便更容易处理的方法，目标是将高维的数据投影或者转换到低维空间，同时尽可能保留原数据中的关键信息。

深度之眼·2023-10-29 01:02

机器学习算法实习面经（阿里一面+GrowingIO两面）

先是一个简单的自我介绍；1.然后介绍了项目的框架和主要创新点；2.说一下随机森林和Adaboost，以及区别3.说一下GBDT和Adaboost，以及区别4.你用到了LDA说一下LDA的原理5.对于PCA

李德洋·2023-10-29 00:21

数据特征工程 | 主成分分析（Python）

主成分分析（principalcomponentanalysis，PCA）是一种的无监督线性变换技术，主要用于特征抽取和降维。假设原始

算法如诗·2023-10-28 23:42

kubeadm部署指定版本的K8s+containerd+docker——图文详细版（上）

Containerd的起源与发展Docker强势崛起，云计算开始容器时代，Dockers以独特的容器架构和容器“镜像”快速发展，对其他容器技术进行致命的降维打击，包括Google在内的很多公司无法与之匹敌

QwQ一叶·2023-10-28 21:24

python降维可视化自编码_如何使用自动编码器可视化降维？（Python | TensorFlow）...

我正在尝试调整AymericDamien'scode来可视化由TensorFlow中实现的自动编码器执行的降维.我看到的所有示例都在mnistdigits数据集上工作，但我想使用此方法将2维中的虹膜数据集可视化为玩具示例

weixin_39580715·2023-10-28 09:32

用TSNE实现特征降维可视化

目录背景tSNE效果代码实现背景用于深度学习里面的多分类,希望直观地观察到类间距离,从而确定具体哪些类别的识别准确率高.tSNE效果代码实现importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport(manifold,datasets,decomposition,ensemble,discriminant_analy

In.Z·2023-10-28 09:31

可视化 | （四）可视化降维

文章目录降维的重要性MDS、PCAMDSPCASNE总述SNESymmetric-SNET-SNE降维的重要性降维在数据分析和可视化领域中扮演着重要的角色。

啦啦右一·2023-10-28 09:52

机器学习(四)机器学习分类及场景应用

文章目录1.7机器学习分类及场景应用1.7.1监督学习(1)利用分类对类标进行预测(2)利用回归预测连续输出值(3)标注问题1.7.2无监督学习(1)通过聚类发现数据的子群(2)数据压缩中的降维1.7.3

大模型Maynor·2023-10-28 08:25

关于放开之后……

以上症状我都有，发烧一天一夜就退烧了，失去嗅觉和味觉大概只有半天，听觉下降维持一周，喉咙不舒服（有点像慢性咽炎）维持了一个月。措施

吧唧酱·2023-10-28 04:47

电商产品评论数据情感分析

基于预处理后的数据进行情感分析，并使用LDA主题模型提取评论关键信息，以了解用户的需求、意见、购买原因及产品的优缺点等，最终提出改善产品的建议数据预处理评论去重一些电商平台为了避免一些客户长时间不进行评论

唱丶跳和Rap·2023-10-28 02:58

产品概念之4/4：产品包 —— 升维思考，降维打击

产品包是产品开发团队对客户或下游环节交付的统称，是产品分层次理论在实践中的具体应用。抛开内部向下游组织交付的内容，先看一下向客户的交付。拿软件来说，我们一般都能够说的八九不离十，软件安装文件、操作手册、维护手册，基本就差不多了。通常的理解，产品开发团队的任务就算完成了。事情是不是这样的呢？我们通过一个例子来看一下。面向客户的产品包假设您是一家大型企业的IT部门的主管领导，负责ERP系统的选型，有两

阿木的汤·2023-10-28 00:42

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法_文勇军

，王全民等人［１４］提出了一种交替奇异值分解算法（ＡＳＶＤ），即结合协同过滤和隐语义分析的混合推荐算法。唐泽坤等人［１５］融合聚类算法和协同过滤推荐算法，取得了一定效果。高娜等人［１６⁃１９］将标签因子和协同过滤推荐算法结合研究缓解了数据稀疏问题，但这种固定标签的形式主要依靠人工标记，扩展性不强，主观因素多。１ＵＢＬＴＣＦ推荐算法原理１．１固定标签的协同过滤推荐算法

Wzideng·2023-10-27 21:21

LDA主题模型——gensim实战

今天我们来谈谈主题模型(LatentDirichletAllocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。所以笔者首先简单介绍一下判别模型和生成模型。下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别：判别模型：估计的是条件概率分布(conditionaldistribution)——作为预测模型。生成模型：估计的是联合概率分布（joi

王同学死磕技术·2023-10-27 11:27

2019-04-02

2）相对于上一年的CY老师创客会，今年的内测营，更多的是在思路上不断升维我们，修练出相应技能去市场上降维打击，获得胜券。3）在咏春队中担任队长，提升了办社群线下

何礼东·2023-10-27 10:57

KNN PCA LDA

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供参考。1.K-N

weixin_30664539·2023-10-27 09:08

【VASP】POTCAR文件

【VASP】POTCAR文件POTCAR文件的介绍qvasp生成POTCARvaspkit生成POTCAR再来认识一下各种赝势如何区分US、PAW、LDA、GGA、PW91前言一、4个常用的输入文件INCAR

何为xl·2023-10-27 02:15

非常详细的Sklearn介绍

在Sklearn里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理，如下图从其官网的截屏。要使用上述六大模块的方法，可以用以下的伪代码，注意import后面我用的

奔跑的码农·2023-10-26 20:19

机器学习 | sklearn库

自带的样本数据集2.2利用sklearn生成随机的数据集2.3读入自己创建的数据集三、数据预处理3.1数据标准化3.2sklearn中的数据标准化函数3.3正则化函数Normalizer()四、数据的降维一

天下弈星~·2023-10-26 20:26

Embedding

对于Embedding的理解相对于one-hot编码来说，Embedding的主要作用是降维，减少计算量相同点one-hot编码和Embedding的主要作用均是对一组特征进行转换，使其每个特征都转换为向量

何强棒棒·2023-10-26 19:32

如何利用时空链模式工具让中小微企业、个体户、创业者如何赚更多的利润。

生而全球化的时空链模式工具，具有高维度的属性，它有着独特的链接万物、万企、万商、万人功能，有着百分之一百降维打击“共赢”的概率功能，有着打破一切边界获得利润和数据价值的功能……这些独一无二的功能属性，可以让中小微企业和个体商户真正实现无边界经营创业

亮哥说教育·2023-10-26 15:04

机器学习sklearn-降维

降维就是降低特征矩阵中特征的数量sklearn.decomposition降维（矩阵分解）主成分分析PCA因子分析FactorAnalysis独立成分分析FastICA字典学习DictionaryLearning

yzy_1117·2023-10-26 10:09

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