LDA降维第20页

R可视乎｜主成分分析结果可视化

简介主成分分析法是很常用的一种数据降维方法。该方法可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。

庄闪闪·2023-09-25 02:02

LDA算法并提取这份数据集中各个文档的主题

任务描述：现有一份“网易新闻语料”数据集，请尝试用Python或Java实现LDA算法并提取这份数据集中各个文档的主题，并显示出来（可参考下图的输出结果，可网上拷贝代码，但需对算法以及代码有一定的基本了解

wangxiaojie6688·2023-09-24 20:50

如何提升自己的格局？

读过刘慈欣《三体》的人，应该都知道「降维打击」。在宇宙中，遭遇降维打击的一方不仅毫无还手之力，对打击什么时候到来、什么形式进行无法预测，甚至当打击真正到来时，一开始都无法理解这种打击意味着什么。

7e51a572adf9·2023-09-24 19:27

如何提升解决问题的能力

即爱因斯坦说的：升维和降维！举例：海明教练救场一人独单多种角色后人的维度提升，解决问题的能力就提升了！化书为课的能力！举例：黑马会把非标准化产品变成标准化产品。如何打磨？

阿不123·2023-09-24 19:26

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)

1.ConceptPCA是一个降维的算法，通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。

Tancenter·2023-09-24 05:16

李宏毅hw-8,auto-encoder for anomaly_detection

标准差的处理方面不熟练二、代码解读：1.sample_code中提供了3种model：fcn_model、conv_model和vae_model:(1)fcn_model的结构非常好理解：就是通过全连接层进行降维后

诚威_lol_中大努力中·2023-09-23 22:37

PCA+SVM人脸识别

PCA+SVM人脸识别PCA介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是常用的一种降维方法.算法步骤:输入:样本集D=\{x_1,x_2,...,x_m\},低维空间维数

techping·2023-09-23 22:17

针对舆情分析近五年参考文献的分析报告

1.特征少，价值密度不足（数据来源）爬虫获取评论信息，数据清洗，进行主题挖掘，采用的主要主题模型算法有（潜在语义分析模型LSA、概率潜在语义分析模型PLSA、潜在狄利克雷分配模型LDA【三层贝叶斯结构】

~晚风微凉~·2023-09-23 21:34

机器学习第十三课--主成分分析PCA

二.数据降维除了有效利用高维的数据之外，我们也可以思考一个问题:“高维数

好人cc·2023-09-23 08:18

降维打击

有一句话叫，不要用行动上的勤奋来掩盖，思维上的懒惰。什么意思呢？就是有的人做事情非常的勤奋，但是很少去思考一下，更好的方向在哪里？有没有改进行动效率的工具，或者是措施，去剖析一下自己行动低效的原因和改进措施，最后导致自己花了，一年干的事情，别人可能几天就可以干完，或者达成类似的效果。学而不思则罔，说的也是这个意思，不断的在学习，他从来不去思考，归纳，总结整理，那么他的脑袋就变成一团浆糊，其实学习也

椰子021·2023-09-23 07:23

【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现【更新中】

【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现本文介绍基于libsvm代理模型算法的特征排序方法合集，包括：1.sing2.adaboost3

随风飘摇的土木狗·2023-09-23 07:39

现代卷积网络实战系列3：PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集

1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进：使用了Dropout，防止过拟合使用Relu作为激活函数，极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维，极大提高了特征提取效果首次使用

机器学习杨卓越·2023-09-22 21:17

09.06心理成长打卡

本来我们可能有理想，有爱好，有各种各样的多维面，却被世俗标准统统降维打击。当达不到这个标准就觉得自己很失败。就好像认为孩子必须上大学，上名校，才觉得成功。

神奇英语hedy·2023-09-22 14:16

记忆宫殿之《三体》降维打击记忆信息

当方法成为习惯，跟别人的差距则显而易见记忆宫殿培训网www.jygd520.com我们记忆信息的时候，并不一定要记住信息的每一个字，我们要记住信息的核心思想，而核心思想对于很多信息都是类似的。世界上没有两片一样的树叶，但是一定有很多相似的树叶。静能生慧，当我们让自己足够平静的时候智慧就产生了。当我们面对一段信息，首先让自己平静下来。前些天和我的一个注册会计师大哥交流过程中，他谈到如果一座山有很多树

记忆宫殿宁梓亦·2023-09-22 14:04

使用LDA（线性判别公式）进行iris鸢尾花的分类

线性判别分析((LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上因为最早由[Fisher,1936]提出，亦称”Fisher判别分析“。

南晨Inc·2023-09-22 08:26

随笔整理 | 再见2018，还不错的一年

O1.认知“漂亮得不像实力派”说白了也是降维打击。一个美女学历背景居然也这么好vs高中学霸越来越好看了。一个是天之骄子，一个是励志榜样。很微妙的差别。与其后悔当初该与不该，不如在困局中寻找最优解。

欧比gogogo·2023-09-22 07:54

26 三级火箭：深度讲解互联网降维打击&27 颠覆式创新：成败价值网

26三级火箭：深度讲解互联网降维打击商业模式的三级火箭：第一级，搭建高频头部流量；第二级，沉淀用户的商业场景；第三级，完成商业闭环。

大当家儿·2023-09-22 03:02

主题模型--LDA

LDA介绍相比于pLSA，2003年提出的LDA模型显然名气更响，应用起来也丰富得多。

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:21

2019-03-22

降维跳巢的意义？来这里的意义？不知道其他人有没有这种情结？某先生来这的意义是什么呢？不想好好教书育人，做什么老师嘛。低于平均分4分,5分不是一般的教学事故所能定义的了。

参差家的荇菜·2023-09-21 21:50

【生物信息学】奇异值分解（SVD）

奇异值分解（SVD）二、Python实现1.调包np.linalg.svd()2.自定义三、SVD实现链路预测一、奇异值分解（SVD）SVD分解核心思想是通过降低矩阵的秩来提取出最重要的信息，实现数据的降维和去噪

QomolangmaH·2023-09-21 20:56

6.1 使用scikit-learn构建模型

6.1使用scikit-learn构建模型6.1.1使用sklearn转换器处理数据6.1.2将数据集划分为训练集和测试集6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维1、数据预处理2、PCA降维算法代码

清木!·2023-09-21 15:47

机器学习——pca降维/交叉验证/网格交叉验证

1、pca降维：目的是提升模型训练速度定义：使用方法：给训练数据或者测试数据进行降维处理给训练数据降维给测试数据降维：这里1就要用transform，而不是fit_transform，因为之前训练数据降维时特征已经确定

疋瓞·2023-09-21 09:11

活得别那么矫情，降维生存才是王道

小助手是我在上海的合作伙伴的昵称，是个非常有思想有才华的菇凉，她说跟我时间越久，越是感慨原来不矫情的活着是那么的洒脱，原来降维生存才是王道。

奔跑的红豹子·2023-09-21 05:55

思维方式的4个层次，你在哪一层

近两年有个词很火，叫“降维打击”，大概意思是，用高级生物去打低级世界的生物，一打一个准。要想跳出生活的困境，突破自己，就需要这样的降维打击。1如何实现降维打击？

教育的智慧是唤醒·2023-09-20 22:56

知识的降维打击：所谓的认知升级，其实没啥用

认知，几乎是人和人之间唯一的本质差别。这是猎豹CEO傅盛在他的认知三部曲中的一段话，给许多没有取得成就的小伙伴，一记强心针。不是你们做不了傅盛，而是你们同傅盛在认知上有很大差距。倘若把他送回到八股文时代，相必一定是一个优秀的堂上受封的秀才。个人是比较反对那些煽动别人情感的人，靠情感煽动的，大多数都是不长久的。就比如说，你打篮球的时候，想要灌篮。但是个子太低，你无法够到篮筐，你说你跟那些可以灌篮的是

铄源文玩·2023-09-20 21:54

人生依旧如初见

十五岁的时候你开始喜欢逃课内心里蠢蠢欲动想叛逆你和我鼓吹普通班怎么怎么好没考上重点班你给自己的说法是:下凡对他们降维打击你觉得自己从智商上碾压了他们你不觉得自己差，只是有点坏有一天我生病请了半天假中午来学校时香香妹和我说

桃乐的人生小感悟·2023-09-20 17:01

ChatGLM2-6B Lora 微调训练医疗问答任务

一、ChatGLM2-6BLora微调LoRA微调技术的思想很简单，在原始PLM(Pre-trainedLanguageModel)增加一个旁路，一般是在transformer层，做一个降维再升维的操作

小毕超·2023-09-20 15:20

Single cell genomic day 2019||Dissecting complex systems with multidimensional data

HowtoUseUMAPPCA-tSNE-UMAP从SNE到t-SNE再到UMAP的降维算法进化史（一）12种降维方法终极指南（含Python代码）

周运来就是我·2023-09-20 15:30

无监督学习--特征降维

一、PCA主成分分析基本思想:利用降维思维，将原来具有一定相关性的指标，通过正交变换，重新组合成一组新的相互无关的综合指标，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关

DB_UP·2023-09-20 14:21

无监督学习---聚类

根据类别未知的训练数据解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习，无监督学习不需要对数据进行打标签，常用的无监督学习方法有降维和聚类。聚类中最经典且易用的聚类模型当属Kmeans聚类。

DB_UP·2023-09-20 14:51

算法刷题：动态规划-背包问题学习整理

分组背包问题参考博客前言本篇记录笔者对于动态规划中的背包问题再次学习的整理一、背包问题定义背包问题前置知识滚动数组所谓的滚动数组，就是在动态规划中，在同一个维度的空间上，新一层计算的结果覆盖上一层计算的结果，从而达到降维

Julian Q·2023-09-20 12:56

【降维打击】T分布随机近邻嵌入（T-SNE）Python实践

1.T-SNE简介 T-SNE是一种降维方法，降维？PCA（Principalcomponentanalysis）也可以降维，T-SNE有什么特点呢？T-SNE是非线性的，而PCA是

风巽·剑染春水·2023-09-20 07:33

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧

拓端研究室TRL·2023-09-20 07:34

专治机器学习面试：机器学习各个算法的优缺点！

涉及到的算法有：回归正则化算法集成算法决策树算法支持向量机降维算法聚类算法贝叶斯算法人工神经网络深度学习感兴趣的朋友可以点赞、转发起来，让更多的朋友看到。技术交流技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。

Python数据开发·2023-09-20 04:26

皮克定理和多边形面积及应用

闪电彬彬·2023-09-20 02:05

圆的反演 hdu 6158

闪电彬彬·2023-09-20 02:04

gpu cuda 数组求和优化

闪电彬彬·2023-09-20 02:04

Leetcode.18. 4Sum

在数组中找到所有4个元素和为目标数的情况,输出一个二维数组.Example:input:[1,0,-1,0,-2,2],0.output:[[-1,0,0,1],[-2,-1,1,2],[-2,0,0,2]]思路1降维

Jimmy木·2023-09-19 12:57

LDA主题建模

本文首发于我的博客：gongyanli.com前言:本文用到的方法叫做主题建模（topicmodel)或主题抽取(topicextraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervisedmachinelearning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档

Chris的算法小记·2023-09-19 12:50

sklearn库简介与实例

python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维

VABIS_VHAS·2023-09-19 11:32

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬

·2023-09-18 16:06

#断舍离 #奉献精神 #知行合一#降维打击

贫贱难耐凄凉，富贵不能乐业，现代人左也不安右也不安，人生输不起信念，只有那个非常明确的功利目标，并且把功利目标替换为人生的目标，功利就是人生一切吗？现代人心都被遮蔽了，心不为什么不能安？是因为本末倒置了，无限贪嗔痴所致！我们不得不承认一个事实，随着家族本位社会的解体及改革开放的深入，我们进入了个人主义的社会，但是个人主义却没有精神基础，终于沦为什么物欲的个人，然后每个人都要实现这个物欲，所以不择手

明易神枢紫微道·2023-09-18 11:03

人与人之间的差距到底在那里？

真正困住一个人的，永远是固有认知《三体》一书中，有个词叫“降维打击”。本是

黄土仔·2023-09-18 02:37

scanpy用于单细胞的降维聚类分析

hi，大家好，好久不见，这次跟大家分享一个单细胞降维聚类的新的分析方法scanpy，目前大部多数文章用的单细胞分析均用的Seurat分析包，目前已经更新到了3.0版本，在原有的基础上进行了优化，最大的变化就是在

单细胞空间交响乐·2023-09-18 02:25

机器学习：PCA（Principal Component Analysis主成分）降维

参考：PCA降维原理操作步骤与优缺点_TranSad的博客-CSDN博客PCA降维算法_偶尔努力翻身的咸鱼的博客-CSDN博客需要提前了解的数学知识：一、PCA的主要思想PCA，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法

老男孩li·2023-09-17 21:27

流形学习（Manifold Learning）, 降维, pca, ica, lda

流形学习是机器学习的一种，这种方法是对数据本身特征的一种挖掘，是信号处理领域最经典的方法之一。流形学习的本质是用低维度数据分布去解释高纬度数据，也可以把它理解成寻找一个高维数据空间到低维数据空间的映射。举个栗子，空间中有一个三维圆锥物体，一个二维世界的人想去观测这个物体，用什么样的方法呢？如果圆锥位于它的正上方，二维人只能观测到一个圆形的投影，它也无法区分这个投影是属于一个圆锥还是一个圆球。此时，

给力桃·2023-09-17 17:50

运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现

一、前言及回顾从上一篇《PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）》，我们知道，主成分分析PCA是一种无监督数据压缩技术，上一篇逐步自行写代码能够让我更好地理解PCA内部实现机制，那知识熟悉以及技术成熟后我们可以运用什么提高编码效率

联旺·2023-09-17 09:05

AutoEncoder

通过控制encode的输出维数，可以实现以低维参数学习高维特征，实现了降维。在训练的过程中，主要使用反向传播进行优化，使得输入和输出尽可能相似。PAC（上）和autoencod

魏清宇·2023-09-17 04:22

蚂蚁金服面试——风控策略

是否用过降维算法？是否了解LR,RandomForest，GBDT，XGBoost。说一下区别

米老鼠他姘头·2023-09-17 03:32

sklearn学习网站--机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装

www.scikitlearn.com.cn/sklearn简介scikit-learn是基于Python语言的机器学习工具机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、降维

luckyjww·2023-09-16 15:06

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