LDA降维

田总就是牛

著名策划人田万良每次和田总交流都受益匪浅，他几句话就能一针见血指出企业痛点，并能由高纬度到低纬度降维到来访者可以理解的频率后再逐渐拉升对方认知，导入他对事物发展的预见性判断分析，再逻辑叠加式说出自己的具体方案
财道天使·2024-02-07 08:38

机器学习聚类算法

聚类算法在现实中的应用：用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，新闻聚类，筛选排序；图像分割，降维，识别；离群点检测；在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

进阶卓越，明悟真相

在今天已经落伍，你必须抓住更内核的东西，才可以适应这个时代；第一是创新，你必须首先进入不断的创新，然后才可以持续拉动企业前行；第二是高维，你需要设计出一套穿梭于出世入世之间的学问，然后用以武装团队，才足以降维绝杀
凤舞九天9527·2024-02-07 01:00

信号（图像）的稀疏重构

直到这里，我相信相当一部分读者或许在心中已经明白了字典学习的第一个好处（1）它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示，或者说是信息的压缩（2）正如同字是句子最质朴的特征一样，字典学习总是尝试学习蕴藏在样本背后最质朴的特征
cnjs1994·2024-02-06 17:52

Autoencoder 有什么用？

autoencoder可以用来初始化神经网络的权重（即预训练：pre-training）和降维。如果在做autoencoder的时候激活函数为linear的话，那么这就相当于在做PCA了。
脏小明·2024-02-06 15:16

大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据情感分析可视化分析推荐系统源码资料获取方式在文章末尾一、选题背景二、研究目的三、开发技术介绍1、Django框架2、LDA3、机器学习推荐算法
谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:30

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法
溢流眼泪·2024-02-06 07:18

为什么人类想不出四维空间

在看三体的时候看到高等文明对低等文明进行降维打击，觉得是那么的神奇。我们以后有没有可能发展到更高维去生活这个暂且不讨论，对于我们为什么想象不出四维空间的样子我来说一些自己
保护母亲河服务团·2024-02-06 03:28

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Lornatang·2024-02-06 01:21

前行的力量

最近听到最多的一个词是消费降级，诚然，在所谓L型经济降维打击下，身边的朋友少有朋友谈论鲍鱼的头数，钻小巷，谈情怀的找一碗猪油粥已经成朋友圈的谈资。
位右虚左·2024-02-05 22:40

C语言数组

目录一维数组二维数组传递数组给函数方式1方式2方式3实例二维数组传递给函数方法1:第一维的长度可以不指定，但必须指定第二维的长度：方法2:指向一个有5个元素一维数组的指针：方法3:利用数组是顺序存储的特性,通过降维来访问原数组
临界三极管·2024-02-05 19:20

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用PCA对数据进行降维的算法的基本原理及应
代码骑士·2024-02-05 13:59

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。
明朝百晓生·2024-02-05 11:06

PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例

PyTorch中的nn.Embedding的使用Embedding层在神经网络中主要起到降维或升维的作用。
神奇的布欧·2024-02-05 00:53

机器学习 | 解析聚类算法在数据检测中的应用

目录初识聚类算法聚类算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性分组。
亦世凡华、·2024-02-04 22:59

PHP二维数组去重方法大全

1.简单的二维数组去重functionarray_unique_fb($array2D=[]){$temp=[];foreach($array2Das$v){$v=join(",",$v);//降维,也可以用
芒果芒果丶·2024-02-04 17:29

2023-06-15

已经是降维打击了，正如那句“狗咬你，你还反咬狗一口吗？”瞬间消气～想起来A的事。A的父亲是副市长，她先生是某国家直属局局长。A去她先生所在局的窗口办业务，我们在另一条队里排队，偶然发现她也在。
初心倩萦·2024-02-04 13:37

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；在降维中，算法会将高维数据映射到低维空间；在异常检测中，算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

LSA 主题模型

对SVD分解后的矩阵进行降维使用降维后的矩阵构建潜在语义空间image.png第一个小矩阵X是对词进行分类的一个结果，它的每一行表示一个词，每一列表示一个语义相近的词类，这一行中每个非
dreampai·2024-02-04 05:01

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。
Nie同学·2024-02-04 01:09

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上
Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction
catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有
是汤圆啊·2024-02-03 15:38

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。
飞影铠甲·2024-02-03 11:55

机器学习_无监督学习之降维

文章目录介绍PCA算法通过PCA算法进行图像特征采样1.问题定义:给手语数字数据集降维2.导入数据并显示部分数据3.进行降维模型的拟合介绍降维是把高维的数据降到低维的空间或平面上进行处理，也就是让特征数量减少
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

适用平台：Matlab2021及以上什么是数据降维：数据降维是指将高维度的数据映射到低维度的空间中，同时保留数据中的重要信息。
预测及优化·2024-02-03 09:42

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化
人生简洁之道·2024-02-03 07:46

机器学习：线性判别分析LDA（Python）

一、线性判别分析的定义二、线性判别分析——二分类模型lda2classify.pyimportnumpyasnpclassLDABinaryClassifier:"""线性判别分析二分类模型"""def
捕捉一只Diu·2024-02-03 07:16

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记scRNA-seq技术scRNA-seq分析流程数据预处理聚类标准化数据筛选有用的数据数据降维聚类Clustering注释细胞类型scRNA数据分析结尾该笔记来源于
是土豆大叔啊！·2024-02-03 05:38

中国文化之光：微博数据的探索与可视化分析

大家好，我是八块腹肌的小胖下面我们针对主题“中国文化”相关的微博数据进行爬取使用LDA、情感分析、情感演化、词云等可视化操作进行相关的展示1、导包第一步我们开始导包工作下面这段代码，首先，pandas被请来了
八块腹肌的小胖·2024-02-03 04:10

降维打击

今天特地搜来看看，大部分都在说刘慈欣的三体里面的降维打击，二向箔，瞬间可以把三维物品变成二维的，简单来说就是能把一个活生生的人变成一张图片。
Andy的故事·2024-02-02 23:04

利用核方法将低维数据映射到高维

那么这样把低维空间的data映射到高维空间的方法我们称之为核方法类比于降维，降维是将高维空间的data保留其最大特征，然后将其投影到低维空间；而核方法则是将低维的data映射到高维空间。
小潤澤·2024-02-02 20:22

TSNE图（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）的调用方式，和对TSNE图进行分析

TSNE图（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）是一种用于可视化高维数据的降维技术。它可以将高维数据点降维到二维或三维空间中，以便更好地观察和可
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:36

降维(Dimensionality Reduction)

一、动机一：数据压缩这节我将开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。
时间邮递员·2024-02-02 16:39

C languange DGEQRF 示例，link liblapack.a

voidprint_matrix(double*A,intm,intn,intlda){for(inti=0;ilda
Eloudy·2024-02-02 14:30

算法大览：24美赛深度总结与代码分享

内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题，其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后，祝大家取得好成绩！
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

R语言|绘制NMDS图

与PCoA相似，NMDS都使用样本相似性距离矩阵进行降维排序分析，但NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系，NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。来看看R
维凡生物·2024-02-02 08:23

读书是为了解决问题

腹有诗书气自华，这大概就是大佬们经常提到的，降维打击的来源，我想每一个职场人都有一个大佬们梦吧，这一次我们是行动派！
朝夕光辉岁月·2024-02-01 23:52

异质信息网络表征学习综述

【一种降维技术】引言信息网络表征学习，也被称为表示学习或嵌入学习。在嵌入过程中,高出(入)度节点的结构和内容信息可用于辅助低出(入)度节点的结构或语义特征的表示,从而有效缓解网络数据稀疏性问
白色的生活·2024-02-01 15:19

如何辨别一个人是不是高维人士？

他能理解你的处境，尊重你的观点和立场，和你打成一片，让你觉得很舒服，但当你想进一步和他深入交往时，发现他总是难以捉摸，始终保持和你的距离，让你觉得若即若离、时隐时现，似乎总和你隔着一层纱，说明他正在和你“降维沟通
南木古月·2024-02-01 09:18

基于大数据的B站数据分析系统的设计与实现

该系统采用了layui作为前端框架、Flask作为后端框架，以及Echarts作为可视化工具，数据库选择MySQL，使用gensim库进行LDA主题建模。
叫我：松哥·2024-01-31 18:30

Fisher线性判别分析

Fisher线性判别分析原理LDA(LinearDiscriminantAnalysis）是一种经典的线性判别方法，又称Fisher判别分析。
Sanchez·J·2024-01-31 18:39

python读写raw格式、多波段数据

r'lenna.raw'data_type='float32'#根据数据类型填rows=1000cols=900bands=360raw_image=np.fromfile(filepath,data_type)#无论什么格式，读取完成，降维成
汤姆波利波·2024-01-31 13:32

深度学习与神经网络pytorch版 2.3 线性代数

深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数目录深度学习与神经网络pytorch版2.3线性代数1.简介2.线性代数2.3.1标量编辑2.3.2向量2.3.3矩阵2.3.4张量及其性质2.3.5降维
砍树＋c＋v·2024-01-31 10:41

白话BERT

一个矩阵乘法就做完了，所以是并行的2、multi-head也就是self-attention做了多次，一组QKV是一个特征的表达，用多头提取不同的特征表达将所有的特征表达进行拼接，然后用全连接矩阵进行降维
TtingZh·2024-01-31 07:38

开悟需要不断内求

6.升维思考，降维打击。7.优化业务系统，找到爆破点。8.优化人生算法和原则，不断在大概率事件下注，并做好对冲。9.扩大现金流，撬动金融杠杆。
聚焦思维提升认知·2024-01-31 07:13

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化9.2.3拓展案例1：特征降维
江帅帅·2024-01-31 01:12

[Python] 什么是PCA降维技术以及scikit-learn中PCA类使用案例（图文教程，含详细代码）

什么是维度？对于Numpy中数组来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行x列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是(更高维，行，列)。当数组中存在2组2张3行4列的表时，数据就是
老狼IT工作室·2024-01-31 00:58
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他