LDA降维第27页

[机器学习] 特征选择笔记3-递归式特征消除

sklearn.feature_selection模块中的类可用于样本集的特征选择/降维，以提高估计量的准确性得分或提高其在超高维数据集上的性能。

落痕的寒假·2023-07-28 05:55

简要介绍 | 自编码器：神经网络中的自我复制艺术

AutoencodersExplained-MATLAB&Simulink一、背景介绍自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络，常用于学习高维数据的有效表示（也称为编码），特别是在降维和特征学习场景中

R.X. NLOS·2023-07-28 02:17

思考的魅力

直到最近读了《好好思考》这本书，猛然顿悟，原来其他人都是站在全局的视角，在对我进行降维打击。看来不培养深度思考力，就真的跟不上时代的潮流了。

M老板·2023-07-28 01:43

[Pytorch]监督学习、无监督学习、半监督学习和自监督学习的特点和应用

无监督学习的主要应用包括聚类、降维、隐变量建模等。例如，在聚类任务中，无监督学习算法

雕雀桑·2023-07-28 00:22

JSON 多层一层化降维

JSON多层一层化降维结果如下，具体在调整，因为数组key有重复，需要加编号//输入{"payloadID":{"abc":"88898"},"payloadName":"QVFeederLinkPayload

鬼魅魑魅·2023-07-27 14:45

深度学习讲稿(28)

5.6批量梯度下降法5.6.1PCA降维的意义在很多时候，我们需要综合使用随机梯度下降法和瀑布下降法的长处。这时往往数据量很大，一次计算所有的数据是非常耗费内存的。

山岳之心·2023-07-27 13:00

聚类算法概述

聚类算法简介1.1聚类算法在现实中的应用用户画像，广告推荐，DataSegmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维，识别；离群点检测；

加油吶·2023-07-27 11:52

机器学习之线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

1线性判别分析介绍1.1什么是线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，也称"Fisher判别分析"。

智慧医疗探索者·2023-07-27 07:11

盲盒小程序开发会遇到的3个难题，入局线上盲盒商城必看！

在这样一个节奏快速的时代，更早地去使用更新的营销手段，对同行来说无异于降维打击，很多创业者很想快速把盲盒玩法搬上微信，开通微信小程序，却总会遇到这些问题。

SavRayn6·2023-07-27 02:29

如何解决过拟合/欠拟合问题

这是解决过拟合的根本性方法数据增强：图像旋转/缩放/裁剪等，作用与增加训练集相同降维：丢弃一些不能帮助我

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-07-27 00:51

流形学习

数据降维问题在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。

xiaofeilongyu·2023-07-26 16:56

数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

应用：数据降维、Eigenfaces、PCA-SIFTCCA(CanonicalCorrelationAnalysis)：无监督学习，对两组变量降维，找到一个最优相关子空间进行相关性分析。

liuz_notes·2023-07-26 12:45

【数据挖掘】PCA/LDA/ICA：A成分分析算法比较

ZCA之间的区别，请查看我之前基于numpy的帖子：PCA美白与ZCA美白：2D视觉效果白化数据的过程包括转换，使得转换后的数据具有单位矩阵作为...towardsdatascience.com二、各类降维模型概念

无水先生·2023-07-26 12:44

特征降维

降维--是指在某些限定条件下，降低特征个数。

加油吶·2023-07-26 07:34

机器学习概念

文章目录一、机器学习概念1.机器学习基本概念2.基于规则的学习3.基于模型学习4.机器学习数据集描述二、机器学习分类1.监督学习1.1分类问题1.2回归问题2.无监督学习2.1聚类问题2.2数据降维3.

加油吶·2023-07-26 07:34

【主成分分析（PCA）】

主成分分析（PCA）是一种广泛使用的数据降维技术，它通过将原始数据转换为新的低维空间，保留最重要的信息，从而使得数据分析更加高效。

武帝为此·2023-07-26 07:00

三个月诞生79个基础大模型，企业选用大模型需要注意些什么？

随着大公司的入场，无疑给创业公司带来了降维打击，创业公司随时可能倒掉，造成项目烂尾。

敖丙·2023-07-25 18:34

Python基础教程:sklearn机器学习入门

它提供了丰富的工具和函数，用于处理各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等。

Rocky006·2023-07-25 17:12

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别matlab仿真

本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字识别算法，通过训练自编码器对MNIST数据集进行特征提取和降维，对提取的特征进行分类识别。该算法在MNIST数据集上表现良好，并且具有

简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于mnist手写数字数据库识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

目录1.算法理论概述1.1、MNIST手写数字数据库1.2、SVM算法1.3、LDA算法1.4、决策树算法2.部分核心程序3.算法运行软件版本4.算法运行效果图预览5.算法完整程序工程1.算法理论概述基于

简简单单做算法·2023-07-25 15:31

李教授教你写高考满分作文

山外青山还有水·2023-07-25 12:10

Python高光谱遥感数据处理与机器学习教程

高光谱遥感数据处理与机器学习教程一，高光谱1.高光谱遥感二，高光谱传感器与数据获取1.高光谱传感器类型2.高光谱数据获取三，高光谱数据预处理1.高光谱图像2.辐射定标3.大气校正4.光谱平滑和重采样四，高光谱分析1.光谱特征提取2.降维技术

慢腾腾的小蜗牛·2023-07-25 12:24

YOLOV5改进：CVPR 2023 | 在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点

然而，跨通道建模关系与通道降维可能在提取深度视觉表征时带来副作用。本文提出了一种新的高效多尺度注意力(EMA)方法。模块提出。

dg68668·2023-07-25 03:30

营销无处不在

于是丰田把不好卖的雷克萨斯三件套套上便宜的车壳和配件，然后参加30万左右suv的战斗中，降维打击，理所当然的赢得中低端suv市场战斗。

佩奇蕾酱·2023-07-24 21:43

机器学习之主成分分析（Principal Component Analysis）

1主成分分析介绍1.1什么是主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）简称PCA，是一个非监督学习的机器学习算法，主要用于数据的降维，对于高维数据，通过降维，可以发现更便于人类理解的特征

智慧医疗探索者·2023-07-24 16:25

【人工智能】维度灾难、降维、主成分分析PCA、获取旧数据、非线性主成分分析

文章目录高维数据与维度灾难维度灾难降维为什么需要降维？

编程G的快乐·2023-07-24 16:22

scikit-learn中的PCA

scikit-learn中的PCA使用sklearn中的PCA步骤初始化pca进行训练集的拟合均值归零化对MNIST手写数据集进行降维并预测不降维直接预测降维后预测使用sklearn中的PCA步骤初始化

柴可拉夫斯基·2023-07-24 12:03

弱者成群结队，强者独自修行

多年后，面对外星文明的降维打击，人们只能依靠光速航行，才能逃出生天。而当初放弃研制光速飞船的科学家们，此时便只能和普罗大众一

竹林深处_ef71·2023-07-24 12:31

基于LDA的舆情分析项目

基于LDA和baidu-aip的舆情分析项目-腾讯云开发者社区-腾讯云概述本文主要分为数据获取（微博爬虫）、文本分析（主题抽取、情感计算）。

四月天03·2023-07-24 07:46

基于LDA主题模型文本分类

一、LDA整体思想LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。

四月天03·2023-07-24 07:46

001：降维打击

今天想分享一个现在在互联网很热的一个商业概念——降维打击。降维打击在现在的互联网时代指一种新的商业模式和工具改变了消费者的习惯进而颠覆原有的市场格局。

黄_王十二·2023-07-23 22:12

ArchR官网教程学习笔记11:鉴定Marker峰

GettingStartedwithArchRArchR官网教程学习笔记2:基于ArchR推测DoubletArchR官网教程学习笔记3:创建ArchRProjectArchR官网教程学习笔记4:ArchR的降维

生信start_site·2023-07-23 13:42

数学建模-数据的处理

MATLAB数学建模方法与实践（第3版）——读书笔记数据的准备数据获取数据处理缺失值处理噪音过滤数据集成数据归约数据变换标准化离散化数据统计基本描述性统计分布描述性统计数据可视化数据降维主成分分析（PCA

容艾·2023-07-23 12:59

深度挖掘学习之基于特征选择的降维方法

数据降维也被称为数据规约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。一种典型的数据降维思路

皮皮杂谈·2023-07-23 07:33

从战略到落地，8000字解析整装与新零售的产品力和组织力

知者穆峰·2023-07-22 19:40

25日最爱学习的人day4

爱学习，爱运动，保持好心情三大纲需：变美，变现，撩人超级高效的学习1.用写作的思路去画画2.用画画的思路去演讲3.用演讲的方式去生活海明教练：升为思考，降维打击1.打造自己多维的竞争力2.能力升级：破除偏见

补云霞·2023-07-22 09:16

【机器学习算法】奇异值分解(SVD)

文章目录奇异值分解(SVD)1.理论部分1.1特征分解(ED)1.2奇异值分解(SVD)求解U和V求解Σ2.应用部分2.1图像压缩2.2图像数据集成分分析2.3数据降维(PCA的一种解法)Reference

helton_yan·2023-07-22 08:04

【机器学习算法】主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)PCA(PrincipalComponentAnalysis)是实现数据降维的一种算法。

helton_yan·2023-07-22 08:03

文献(4): Nature子刊_晚期非小细胞肺癌的单细胞图谱

（我之前专门写过一篇推文讲这个）肿瘤细胞和非肿瘤细胞一起降维聚类时，需不需要去批次？肿瘤细胞的异质性可以从哪几个角度说明？肿瘤细胞的拟时序/轨迹分析怎么做？monocle2的经典图

TOP生物信息·2023-07-21 17:34

捞派水饺

首先赛道上瞄准了水饺抄手和米线，这个阶段，袁记可能会有上市的机会，不过其优势不是很明显，反而是捞派这样的降维打击，直接奔着上市而去装修上，后厨一水的不锈钢，做到名厨亮灶，前厅设计的无接触外卖取餐，无接触洗手都是符合疫情当下对卫生的追求

杨迎松·2023-07-21 13:22

Q_cy·2023-07-21 10:05

2020，依然有梦

在这一年里，我们看见了同行者一个个的倒下和新势力蜂拥而至的围城现象；在这一年里，中低端汽车零售市场的惨淡与豪华品牌的降维打击，让我们看到了消费升级的一种路径；在这一年里，下沉市场中小镇青年市场容量之大的欣喜与政府管制的无所适从接仲而来

liucoin·2023-07-21 05:17

数组的降维，多维数组变成一维，把数组拉平

数组的降维，实际业务中使用的不多，但是面试时候可能会遇到。

学习的路上不停歇·2023-07-21 01:13

机器学习之降维方法t-SNE及可视化 (Rtsne)

点击关注，桓峰基因桓峰基因公众号推出机器学习应用于临床预测的方法，跟着教程轻松学习，每个文本教程配有视频教程大家都可以自由免费学习，目前已有的机器学习教程整理出来如下：MachineLearning1.主成分分析（PCA）MachineLearning2.因子分析（FactorAnalysis）MachineLearning3.聚类分析（ClusterAnalysis）MachineLearnin

桓峰基因·2023-07-20 23:16

机器学习算法分类

要解决的问题是聚类问题和降维问题，聚类算法利用样本的特征，将具有相似特征的样本划分到同一类别中，不关心这个类别具体是什么，聚类典型算法有K-means算法和DBSCAN算法。

Elseide艾思·2023-07-20 20:49

【机器学习】特征降维 - 主成分分析PCA

也就是「特征降维」。特征降维

士别三日wyx·2023-07-20 17:40

AI写代码效率10倍提升，码农遭降维打击...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：新智元|编辑：编辑部【导读】GPT-4加强版Copilot来了！刚刚，GitHub发布了新一代代码生成工具GitHubCopilotX，动嘴写代码不再是梦。微软真的杀疯了！上周，微软刚用GPT-4升级了Office办公全家桶，还没等人们反应过来，微软又来抄码农的家了。今天，GitHu

Amusi（CVer）·2023-07-20 14:16

职场淘汰你与你的能力无关

商业时代充满了降维打击和弯道超车，一个工作8年的职业人在职场工作多年，如果擅长的还只是在自己岗位上执行领导意图，那淘汰只是时间问题。公司淘汰你不是因为你不会做事，而是你的思维无论多年永远处于低级阶段。

墨家梨仁·2023-07-20 07:24

[cv] 池化（最大池化Maxpool、平均池化Averagepool、随机池化randpool）与反池化

池化的定义比较简单，最直观的作用便是降维，常见的池化有最大池化、平均池化和随机池化。池化层不需要训练参数。

心心喵·2023-07-19 21:39

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