LDA降维第2页

pythonocc hlr实例 deepwiki 显示隐藏线

直接在pythonocc页面底下问，ai再也不会import自创类名了，带着文档编码的，降维打击了importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.patchesaspatchesfromOCC.Core.BRepPrimAPIimportBRepPrimAPI_MakeBox

njsgcs·2025-05-29 05:21

共现矩阵的SVD降维与低维词向量计算详解

共现矩阵的SVD降维与低维词向量计算详解1.原始共现矩阵构建根据用户提供的共现对：句子1:(I,like),(like,apples)句子2:(I,like),(like,bananas)词汇表：[I,

幽··2025-05-28 08:20

【Educoder】— 机器学习（PCA第三关）

鹿毅十川·2025-05-28 01:56

头歌教学平台python与机器学习-PCA

第1关：维数灾难与降维下列说法正确的是B、降维能够缓解维数灾难的负面影响C、使用原始数据训练出的回归器已经过拟合，可试试降维来提升性能下列说法错误的是C、维数灾难不会引起过拟第2关：PCA算法流程在begin-end

学习只是用户态·2025-05-28 01:53

TensorFlow深度学习实战（17）——主成分分析详解

0.前言1.主成分分析2.使用TensorFlow实现PCA3.TensorFlow嵌入API小结系列链接0.前言主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种强大的降维工具

盼小辉丶·2025-05-27 20:18

企业级组件库架构革命：Monorepo + PNPM Workspaces 的工程化实践

Monorepo+PNPMWorkspaces的工程化实践引言：企业级组件库的困境与破局一、架构设计：模块化分治的艺术1.1目录结构：领域驱动设计1.2模块联动：Workspace协议二、依赖治理：PNPM的降维打击

双囍菜菜·2025-05-27 06:22

Python 训练营打卡 Day 21-常见的降维算法

在机器学习中，降维（DimensionalityReduction）是指通过某种数学变换或算法，将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留原始数据的关键信息或结构的过程。

帮关下月亮·2025-05-26 10:58

NLP-gensim库

它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。

安替-AnTi·2025-05-26 02:38

Python库： gensim

以下是Gensim库的一些主要功能和组件：1.主题建模Gensim提供了多种主题建模算法，其中最著名的是LatentDirichletAllocation(LDA)。LDA是

司南锤·2025-05-26 02:38

深入详解线性代数基础知识：理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA）在人工智能中的应用

深入理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA），对于数据降维、特征提取和模型优化至关重要。

猿享天开·2025-05-25 14:19

AI要掌握的知识

应用场景：数据降维、神经网络中的矩阵运算（如权重矩阵乘法）、图像变换（如旋转、缩放的矩阵表示

杰克逊的日记·2025-05-25 07:30

SOM是什么？SOM聚类讲解

SOM用于生成训练样本的低维空间，可以将高维数据间复杂的非线性统计关系转化为简单的几何关系，且以低维的方式展现，因此通常在降维问题中会使用它。

让你五行代码·2025-05-24 20:49

第21天打卡

何时使用降维？1.数据可视化高维数据难以直接可视化（如超过3维），通过降维（如PCA、t-SNE、UMAP）投影到2D/3D空间，揭示数据分布、聚类或流形结构。

不爱吃山楂罐头·2025-05-24 19:43

【动手学深度学习】2.3. 线性代数

目录2.3.线性代数1）标量2）向量3）矩阵4）张量5）张量的基本性质6）降维7）点积8）矩阵-向量积9）矩阵-矩阵乘法10）范数11）小结2.3.线性代数本节将介绍线性代数中的基本数学对象、算术和运算

XiaoJ1234567·2025-05-24 06:40

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.2 量子深度学习模型的基础理论与实现方法探索】

这时候量子计算犹如破壁者，带着量子并行计算和指数级存储空间这两把密钥，正在打开AI的降维打击时代。一、量子深度学习基础：从量子比特到量子神

再见孙悟空_·2025-05-23 07:37

深度学习与传统算法在人脸识别领域的演进：从Eigenfaces到ArcFace

在FERET数据集上，Eigenfaces曾达到85%的识别准确率，证明了线性降维的有效性。优劣势对比✅优势

uncle_ll·2025-05-21 23:36

RAG检索系统的两大核心利器——Embedding模型和Rerank模型

Embedding模型的作用是把数据向量化，通过降维的方式，使得可以通过欧式距离，余弦函数等计算向量之间的相似度，以此来进行相似度检索。

AI大模型教程·2025-05-21 06:46

Pytorch---view()函数

2.核心使用场景2.1降维

MzKyle·2025-05-20 19:07

Orange3实战教程：无监督---流形学习

流形学习（ManifoldLearning）非线性降维技术。输入•数据：输入数据集输出•转换后的数据：降维后的数据集（低维坐标表示）流形学习是一种在高维空间中发现非线性流形结构的方法。

err2008·2025-05-20 08:04

MATLAB 自然语言处理入门教程

MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类（传统机器学习）4.深度学习文本分类（LSTM）三、实战案例：情感分析四、高级应用1.命名实体识别（NER）2.主题模型（LDA

tyatyatya·2025-05-18 06:18

UMAP：非线性降维的核心原理与实践指南

前言UMAP（UniformManifoldApproximationandProjection，均匀流形逼近与投影）是一种用于降维的非线性流形学习技术。

码上地球·2025-05-17 22:48

西瓜书【机器学习（周志华）】目录

机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分：核心算法线性模型3.1什么是回归3.2一元线性回归3.3多元线性回归3.4对数几率回归3.5线性判别分析（LDA

随机森林404·2025-05-16 21:25

OpenCV CUDA模块中矩阵操作------降维操作

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cuda::reduce函数用于对GPU上的矩阵沿某个维度进行降维操作

村北头的码农·2025-05-16 18:03

技术剖析|线性代数之特征值分解，支撑AI算法的数学原理

基本定义与核心方程2、几何解释与线性变换3、可对角化条件与分解形式二、特征值分解的计算方法1、特征多项式与代数解法2、数值计算方法3、计算实例与验证三、特征值分解在AI中的关键应用1、主成分分析(PCA)与数据降维

AI算力那些事儿·2025-05-16 12:52

基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型研究

该模型首先利用EMD算法将非平稳的光伏功率序列分解为多个本征模态函数(IMF)，然后通过PCA对多维气象特征进行降维处理，最后将处理后的特征输入LSTM网络进行预测。

非著名架构师·2025-05-15 08:02

机器学习系列-----主成分分析（PCA）

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的线性降维技术，它通过正交变换将数据从高维空间映射到低维空间，同时尽量保留数据的方差。

DK22151·2025-05-14 03:47

第二十三天打卡

作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipeline数据预处理→特征选择→降维→模型训练importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

不爱吃山楂罐头·2025-05-13 21:07

主题分析建模用法介绍

1.主题建模分析介绍主题分析建模（LDA）是一种文本分析方法，用于从大量文本数据中提取潜在的主题或话题，它可以帮助我们理解和概况文本数据集中的内容，并发现其中的相关模式和趋势。

不秃的开发媛·2025-05-13 14:20

day 20

利用SVD奇异值分解进行降维奇异值分解（SVD）将原始矩阵A分解为A=UΣVᵀ，可完全重构A且无信息损失。

lcccyyy1·2025-05-13 10:22

机器学习——集成学习基础

一、鸢尾花数据训练模型1.使用鸢尾花数据分别训练集成模型：AdaBoost模型，GradientBoosting模型2.对别两个集成模型的准确率以及报告3.两个模型的预测结果进行可视化需要进行降维处理，

m0_62060781·2025-05-13 03:09

SVD奇异值分解

知识点回顾：线性代数概念回顾（可不掌握）奇异值推导（可不掌握）奇异值的应用特征降维：对高维数据减小计算量、可视化数据重构：比如重构信号、重构图像（可以实现有损压缩，k越小压缩率越高，但图像质量损失越大）

zx43·2025-05-12 00:37

降维算法是什么

降维算法是一种将高维数据映射到低维空间的算法。它的目的是减少数据的维数，从而使得数据可视化、分析和处理更加容易。常见的降维算法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和t-SNE。

Nate Hillick·2025-05-11 23:05

常见的降维算法

作业：自由作业：探索下什么时候用到降维？降维的主要应用？或者让ai给你出题，群里的同学互相学习下。可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。一、什么时候用到降维？

zx43·2025-05-11 23:02

Keras深度学习实战——自编码器详解

游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战——自编码器详解简介自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习算法，它通过学习输入数据的潜在表示来实现数据降维和特征提取

鱼弦·2025-05-10 15:38

过拟合、欠拟合、高偏差、高方差

过拟合在训练样本上误差较小，在验证集上误差较大解决办法：1.添加正则项（or提高正则项系数）2.增加数据规模3.特征降维4.dropout5.pooling6.batchnormalization欠拟合在训练样本和验证集上误差都教大解决办法

jzwei023·2025-05-10 10:31

AI Python 教程

AI之Python前提AIPython教程人工智能AI之Python-机器学习监督学习回归算法分类算法非监督学习聚类算法数据降维增强学习AI之Python-深度学习深度学习基础深度学习架构AI之Python

Empty-Filled·2025-05-09 05:50

MATLAB正在被Python按在地上摩擦？从业8年老司机告诉你真实答案！

1.军工航天领域：你大爷永远是你大爷2.高校科研圈：祖传代码的力量3.企业级应用：要的就是开箱即用二、Python的逆袭杀招1.深度学习领域：降维打击2.开源社区：人海战术3.部署成本：白嫖才是王道三、

别问!问就是全会·2025-05-08 10:50

全托管模式上线：3步拆解1688海外版对白牌卖家的降维打击

跨境市场惊现"价格屠刀"中国供应链革命触发全球贸易新变局记者近日走访义乌国际商贸城发现，往日熙攘的档口老板们正经历着冰火两重天。主营宠物用品的陈老板展示着手机里暴跌的订单曲线："上个月1688海外版全托管模式上线后，同款宠物梳子报价直接砍到我的成本价，这生意没法做了。"而在三公里外的跨境电商产业园，90后创业者林薇却忙着打包发往洛杉矶的包裹："1688新开的跨境专供货盘，让我们这种小团队也能拿到大

跨境卫士小树·2025-05-07 03:42

python爬取地理数据_python实现地理位置类数据爬取与geohash应用初探

最近想做一个简单的地理位置分析，比如获取一些城市公交站点对应的geohash，geohash其实是将平时常见的经纬度进行了降维，这样可以进行类似附近的餐馆等内容的分析。

weixin_39870664·2025-05-03 05:56

【python 机器学习】sklearn主成分分析（PCA）

3.PCA的工作原理4.使用`sklearn`实现PCA4.1示例数据4.2标准化数据4.3应用PCA进行降维4.4查看方差解释5.主成分分析的应用6.总结sklearn主成分分析（PCA）在机器学习中

人才程序员·2025-04-30 20:49

低代码开发：数字化转型的“平民化”革命

一、低代码开发：一场开发模式的“降维打击”在传统软件开发的世界里，程序员是绝对的“主角”。

有颜有货·2025-04-30 06:10

数据分析案例-基于情感分析+LDA主题分析的上饶市旅游景点分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-04-30 03:23

2025 AI产品经理必知的100个专业术语

模型必须自己发现数据中的模式或结构，常见任务包括聚类、降维和异常检测

AI劳模·2025-04-29 10:40

【行业特化篇1】互联网行业简历写作：用OKR绑定项目里程碑的降维打击术

写在最前作为一个中古程序猿，我有很多自己想做的事情，比如埋头苦干手搓一个低代码数据库设计平台（目前只针对写java的朋友），比如很喜欢帮身边的朋友看看简历，讲讲面试技巧，毕竟工作这么多年，也做到过高管，有很多面人经历，意见还算有用，大家基本都能拿到想要的offer...所以，想整个花活儿，每天花个1-2小时，来帮助我素未谋面的铁汁们看看简历，提提意见啥的，纯属为爱发电。在线时间不固定，但是不要米，

Foyo Designer·2025-04-27 23:25

量子加密技术对传统安全体系冲击

传统密码学体系依靠数学复杂度构筑的"信任之墙"，却在量子计算的降维打击下显露出根本性脆弱性。量子加密技术的崛起，不仅预示着密码学范式的颠覆性变革，更将引发从技术架构到产业生态的深度重构。

月_o9·2025-04-27 18:21

深度学习：特征图的PCA、attention、patch、CFA、灰度共生矩阵

用于降维分析。降维的目的：减少预测变量的个数；确保变量相互独立；提供框架来解释结果降维后的特征向量减少了冗余，反应特征的本质，具有低相关性性质，做分类预测时不容易导致过拟合。

czmjy·2025-04-27 10:32

基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类

基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类1、效果2、流程1、加载数据集2、划分训练集、测试集3、创建模型4、训练模型5、使用LDA算法6、画图3、示例代码#基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类#基于线性

东木月·2025-04-26 19:27

从零到前沿：2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南

一、构建人工智能认知框架（一）基础学科筑基数学核心能力线性代数：掌握矩阵运算（张量分解在推荐系统的应用）与特征值分析（PCA降维原理）概率统计：贝叶斯网络在医疗诊断中的应用，蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论

小李独爱秋·2025-04-26 18:49

机器学习（8）——主成分分析

文章目录1.主成分分析介绍2.核心思想3.数学基础4.算法步骤4.1.数据标准化：4.2.计算协方差矩阵：4.3.特征分解：4.4.选择主成分：4.5降维：5.关键参数6.优缺点7.改进变种8.应用场景

追逐☞·2025-04-25 23:44

如何结合PCA、t-SNE/UMAP与聚类算法进行高维数据分析？

在处理高维数据时，如何有效地降维并从中提取有价值的信息，一直是数据分析领域中的一个重要问题。

Teng-Sun·2025-04-25 06:40

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