LDA降维第28页

[nlp] 数据预处理：归一化&标准化&PCA降维&ZCA

参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6243025.html参考：百度网盘ppt参考：https文章目录一、归一化（Normalization）最大最小、平均、非线性归一化批量归一化Batch_Normalization二、标准化（Standardization）归一化&标准化的作用：什么时候用归一化？什么时候用标准化？中心化（Zero-centered）三、白

心心喵·2023-07-19 21:09

PCA与SVD

PCA算法的优化目标就是:①降维后同一维度的方差最大。②不同维度之间的相关性为0。根据线性代数，我们可以知道同一元素的协方差就表示该元素的方差，不同元素之间的协方差就表示它们的相关性。

我真不会写代码·2023-07-19 11:40

Scikit-learn探索：中级指南

在这篇文章中，我们将深入探讨Scikit-learn的更高级的特性，包括特征选择和降维、模型选择、超参数优化等

青春不朽512·2023-07-19 10:48

3.2 降维

关于降维的讨论主要是来源于“维度灾难”,这个是数学家理查德-贝尔曼提出的。

水墨点滴·2023-07-19 08:51

主题模型大全LSA PLSA LDA HDP lda2vec

主题模型LSAPLSALDAHDP-LDAlda2vec引用近期文章更新预告主题模型所有主题模型都基于相同的假设：每个文档包含多个主题每个主题包含多个单词LSA将文章X单词矩阵进行SVD分解，分解为文章（句子）X主题、主题X主题、主题X单词单个矩阵，其中文章（句子）X主题作为文章（句子）向量。PLSAimgd和w是已经观测到的变量，而z是未知的变量（主题），和LSA的矩阵分解是对应的。最大的矩形里

无数据不智能·2023-07-19 08:16

机器学习实操1

目录分析用户的购物习惯，预测消费者将购买哪些产品，探究用户对物品类别的喜好细分降维大致操作具体操作完整代码运行期间出现的错误invalidargument分析用户的购物习惯，预测消费者将购买哪些产品，探究用户对物品类别的喜好细分降维有下面四张表

wxxxx_xx·2023-07-18 23:34

将多维数组降成一维数组并去重的方法

一、降维的2种方法1.使用join和split方法constarr1=[1,2,4,[2,5,3,6,[7,6]],8,9]constarr2=arr1.join(',').split(',').map

shirleyyu001·2023-07-18 18:56

《三体》：归零者和降维打击

“降维”刘慈欣脱口而出。“杭州那么美！变成一幅山水画，那该有多美啊！”刘慈欣说道。看着大家疑惑的表情，刘慈欣心里一惊，他把自己下一部作品的点子说了出来，如果被别人用去，自己就不用写了。

李杠精与王嘴炮·2023-07-18 13:31

降维

降维这个词听了好几次，但却一直没有理解这个词的含义，今天看了书后，终于明白了，何为降维？我先不说，先来说说低维和高维。低维:传统工业市场；特点:竞争力小，稳定，周期变化慢。

木谦君·2023-07-18 01:56

海外媒体发稿：品牌营销推广术语、新闻稿件专业词语分享

1.用以品牌对策的词战略支点，品牌引力场，海豚湾方式，思维/思维转移、类目舰船，环城河、配称，超级符号，视觉锤，品牌内隐记忆，钱夹市场份额，高维精准定位、降维攻击、得到

海内外媒体宣发·2023-07-18 00:54

Fortran lapck求数组的逆矩阵

矩阵的大小integer::info,lda,lwork,iinteger::ipiv(N)complex*16::A(N,N),inv_A(N,N),work(N*N)inv_A=A!

空花缱绻三分·2023-07-18 00:22

Fortran lapack求数组的特征值，特征向量

callzgeev('V','V',n,arr,lda,w,vl,ldvl,vr,ldvr,work,lwork,rwork,info)这个函数是求矩阵的特征值，且结果是双精度复数的情况，具体可以查MKL

空花缱绻三分·2023-07-18 00:50

蓝风暴波符：day2月亮黄太阳

如果在高纬有些困难，那就先降维。做自己能做的事情。月亮黄太阳的支持位是蓝风暴，协助黄太阳理解生命中的考验与锻炼都是为了储存自己的光芒。种种生活的考验，都是为了成就黄太阳的生命光芒。

遇见up的藕花风·2023-07-18 00:25

卷积神经网络笔记

在这个过程中注意降维全连接的手写数字书别：（1）构建数据集：importstructimportosimportnumpyasnpimportgzip#importcv2defload_images(filename

吹泡泡的晓呆呆·2023-07-17 19:00

机器学习无监督学习算法

与监督学习不同，无监督学习不需要输入数据集的标记信息，而是通过对数据进行聚类、降维、关联规则挖掘等操作来发现数据的潜在结构和模式。在无监督学习中，模型不会接收关于数据集的任何标签信息。

薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:36

数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘、图算法，搜索算法等

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：

汀、人工智能·2023-07-17 10:23

PCA算法原理及实现

众所周知，PCA(principalcomponentanalysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。

Wang_AI·2023-07-17 09:43

matlab主成分分析算法在人脸识别的具体应用

主成分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维算法，可以将高维数据转化为低维数据，同时保留原始数据的最重要特征。

weishaoonly·2023-07-17 06:24

短文本相似度计算-simHash从原理到实现

simHash是局部敏感哈希（localitysensitvehash）的一种，其主要思想是降维，将高维的特征向量映射成低维的特征向量，再通过比较两个特征向量的汉明距

不可能打工·2023-07-17 04:44

【机器学习】特征降维 - 主成分分析PCA

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》相关系数一、主成分分析二、指定维度三、保留比例四、获取协方差五、返回原始数据提取的特征当中，有一些相关（相似）的「冗余特征」，这种特征是没有必要统计的，我们需要「减少」相关的特征，留下不相关的特征。也就是「特征降

士别三日wyx·2023-07-17 01:41

Matlab实现PCA算法（附上多个完整仿真源码）

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，可以将高维数据转化为低维数据，并保留数据的主要特征。在机器学习和数据分析中，PCA被广泛应用于特征提取、数据可视化和模型训练等领域。

YOLO数据集工作室·2023-07-16 20:55

【深度学习】基于BRET的高级主题检测

在本教程中，我们将使用BERT的HuggingFace库实现以及用于聚类的HDBSCAN和用于降维的U

无水先生·2023-07-16 17:29

深度学习笔记之稀疏自编码器

引子：题目描述下列方法中，可以用于特征降维的方法包括(多选)()(\quad)()A\mathcalA\quadA主成

静静的喝酒·2023-07-16 15:49

Transformer网络学习记录——基于空间约束自注意力和Transformer的RGB-D显著性检测方法研究

为了减少参数和提高网络的性能，采用1×1卷积对降维到64。

fenghx258·2023-07-16 14:16

数据预处理matlab

matlab数据的获取、预处理、统计、可视化、降维数据的预处理-MATLAB&Simulink-MathWorks中国https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/preprocessing-data.html

污浊的双黑·2023-07-16 14:00

BI-SQL丨行列转换

接触最多的，往往是大宽表，这就需要我们将大宽表转换为标准的二维表结构，即实现表结构的降维操作，也就是PowerBI中的透视功能。函数介绍PIVOT语法：PIVOT((要聚合的列)

PowerBI丨白茶·2023-07-16 08:30

在线作图丨数据降维方法①——主成分分析PCA

主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性

维凡生物·2023-07-16 07:45

如何保护好孩子的好奇心？（幼儿篇）

如果知道答案，“降维解答”，尽量用直观、形象的语言解答。如果不知道，同孩子一起寻找答案。2.欣赏鼓励因好奇心而产生的破坏行为，可以与孩子一起折腾，只要稍加引导，既增

才爸家庭教育·2023-07-16 05:38

【NLP入门教程】二十一、主题模型（LDA）

专栏地址：【NLP入门教程】当谈到主题模型时，最常用且广泛应用的模型之一就是LatentDirichletAllocation（潜在狄利克雷分配，简称LDA）。

晨星同行·2023-07-16 01:17

图像特征检测(python代码实例)

实验所需的图片用下面这俩就可以box.pngbox_in_scene.pngSIFTSIFT描述子最大的问题在于计算量大、效率不高,不利于后面的特征点匹配.事实上,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.因而可以用PCA、LDA

ZATuTu丶·2023-07-15 22:32

PCA主成分分析（PCA降维）

PCA主成分分析PCA任务介绍公式推导算法实现降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。

褪色的博客·2023-07-15 22:52

升维学习，降维打击，那你就会很厉害

泽宇读书会第24节创业先学会降维打击。降维打击是什么意思呢？按照自己的理解意思就是，你的认知，或者在某方面比其他人强，然后，你就靠你这一个来在某方面，在他们之上。

等风也等你巩俐·2023-07-15 20:59

空间转录组第七讲：多样本合并、marker基因分析

前面介绍了利用Seurat对10x空间转录组数据单个样本进行数据预处理、降维、聚类分析。今天来继续分享怎么整合多个空间转录组样本，同时进行聚类和分析marker基因。

邓老师呦·2023-07-15 15:10

功能强大的python包（五）：sklearn（机器学习）

sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。

可爱多多少·2023-07-15 00:15

Python数据分析案例14——文本计算TF-IDF值和LDA主题模型

本次案例教大家怎么进行文本的TF-idf值的计算，并且使用这个相应的词向量进行LDA文本主题模型的构建，然后画出每个主题的重要词汇的词云图。任何文本数据，只要是很多条文本，都能进行上面的建模操作。

阡之尘埃·2023-07-14 22:16

LDA模型：建立词典+文本数量+建立文档TF-IDF+LDA模型拟合

1.LDA模型简介（节选自百度百科）LDA（LatentDirichletAllocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。

SpinMeRound·2023-07-14 21:01

JS flat手写实现与对象进行flat

默认情况下，它只会将数组降维一层。如果传递的参数大于0，则会按照指定的层数进行扁平化。如果传递的参数是Infinity，则会完全扁平化所有嵌套层级。

Leviash·2023-07-14 19:55

升维思维：寻找变量，降维打击

#每天写一点#个人能力提升#个人成长的25种思维#升维思维：寻找变量，降维打击#升维提升竞争力找到新赛道，重新选择竞争对手。2009年，北京的后海有两个云南菜馆，一个装修得很高大上，叫“茶马古道”。

黑碳包·2023-07-14 17:03

编辑距离算法（Levenshtein Distance Algorithm）的概念理解及其应用

可用的编辑操作包括：-将某个字符替换为另一个字符-插入字符-删除字符LevenshteinDistance公式定义：将两个字符串a,b的LevenshteinDistance表示为LDa,b(|a

zdm_0301·2023-07-14 07:32

今天学到的新词-降维打击

小五每日一更第40篇降维打击出自中国科幻作家刘慈欣的科幻小说《三体Ⅲ·死神永生》，指的是三维空间的物体一旦进入二维空间中，物体分子将不能保持原来的稳定状态，极可能发生解体，导致物体本身毁灭。

郁唯小五·2023-07-14 05:09

每日分享（一百一十二）

无论是x脑、套路、还是各种Z商、p训等等，其本质都是“高认知”的人去降维打击“低认知”的人。世界上最难的事有两

冢虎欢喜哥·2023-07-13 22:18

数学建模常用模型（八）：主成分分析法

数学建模常用模型（八）：主成分分析法主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。

红狐狸的北北记·2023-07-13 21:54

【数据降维与聚类】之主成分分析（PCA）及可视化 “全网最详细！！”教程

那么先简单看一下PCA是什么PCA是使用最广泛的数据降维算法之一，利用降维思想，把多个指标转换成少数几个综合指标。其主要思想是将n维特征映射到k维上，低维代替高维，但损失信息很少。

A叫我生信媛·2023-07-13 19:22

【线性代数】结合 Ax=b 的通解结构，直观理解秩、线性变换、相关无关、基础解系

侵删阅读本文需要的前置知识：向量组的概念矩阵可以视为一种线性变换任意的线性变换“零点”位置不改变行列式≠0=>线性变换不可逆，并产生降维线性相关无关的几何意义会计算Ax=b的通解矩阵和三维空间的基的关系

Ch.yang·2023-06-24 08:12

机器学习 | 实验五：LDA

LDA的思想：“投影后类内方差最小，类间方差最大”。即数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

啦啦右一·2023-06-24 04:57

l.sum().backward()梯度反向传播时为何要加.sum()函数

.sum()函数主要有两个作用，一个是用来求和，一个是用来降维。而在这里是用到了降维的作用。

樱木之·2023-06-24 04:26

【学习笔记】关于transformer

1.Embedding一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系-知乎one-hot编码当矩阵过于稀疏时计算开销大，于是加上Embedding层，通过Embedding层（矩阵乘法）实现降维

一轮秋月·2023-06-23 22:10

成长笔记：升维思考，降维打击

01樊登老师在《心态》一书的讲解中讲到作者跑步的案例，作者跑步时总觉得各种不舒服，于是找专业教练咨询，教练看了他跑步的姿势之后说，你跑错了！跑步还能跑错？从小开始都会做的动作都在做的动作，居然“跑错了”？樊登老师总结说，一个人在自己不知道的领域，那是真的不知道。该怎样才能打破无知的魔咒？我的经验就是专业领域里要足够精深，常识领域要足够广泛。五谷杂粮都得吃一点，才能身体健康，学习和成长也是如此。上课

赢商荟丸子_编辑·2023-06-23 20:11

基于卷积神经网络的高光谱图像分类

3.1空间特征和光谱特征的融合3.2基于3D-CNN分类4.总结引言近年来深度学习的技术在计算机视觉领域中大放异彩，使得对多光谱数据分类的研究迅速发展，结合2D-CNN，3D-CNN，注意力机制，PCA降维等方法均可使得对多光谱图像的分类精度得以提升

@kc++·2023-06-23 20:47

python机器学习——机器学习相关概念 & 特征工程

目录机器学习特征工程1.特征抽取2.特征处理2.1归一化：传统精确小数据2.2标准化：大多数情况3.数据降维3.1特征选择3.2主成分分析PCA案例：超市订单分析机器学习监督学习：输入数据有特征有标签，

Perley620·2023-06-23 01:28

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