LDA降维第4页

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

形象理解线性代数的本质（三）矩阵的升维和降维

引子：降维打击科幻小说《三体》里一种很魔幻的攻击方法——降维打击，以其神奇的作用方式和巨大的威力刷新了我们的三观。而在矩阵乘法计算中，这种降维打击时刻存在着。本节讲解一下矩阵乘法中造成的升维和降维。

_躬行_·2025-03-14 16:47

文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）

通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。

请为小H留灯·2025-03-14 08:49

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？

IT古董·2025-03-12 09:17

人工智能机器学习算法分类全解析

SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法

power-辰南·2025-03-12 07:08

池化的定义与核心思想

防止过拟合：通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化（MaxPooling）取池化窗口内的最大值：yi,j=max⁡p=0kh−1max⁡q=0kw−1xi⋅

code 旭·2025-03-11 18:45

《颠覆认知，我用大模型+Redis实现SQL智能补全，开发效率暴涨500%》

面对新接触的ClickHouse方言不知所措-团队新人总把STR_TO_DATE写成DATE_FORMAT传统IDE的SQL补全就像"人工智障"，直到我把大模型装进Redis…##二、效果展示：智能补全的降维打击

煜bart·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维

珠峰日记·2025-03-11 15:20

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

DeepSeek smallpond搅动大数据风云

降维打击传统大数据领域，搅动中台数据工程风云！DeepSeek正在利用smallpond（一种新的、简单的分布式计算方法）推动DuckDB超越其单节点根源。

彭铖洋·2025-03-09 14:29

认知决定财富水平

以下是基于跨学科视角的深度解构：一、认知本体论：世界模型的构建机制量子观察者效应投射人类认知本质是量子世界在经典尺度下的降维投影（量子退相干理论）。

调皮的芋头·2025-03-08 16:18

矩阵压缩（数组降维，对角矩阵，对称矩阵，稀疏矩阵）

矩阵压缩（降维，对角矩阵，对称矩阵，稀疏矩阵）1.二维数组降一维问题描述：将二维数组压缩成一维数组，可以节省空间或提高计算效率。常见的方式是按行或按列将二维数组展平为一维数组。

Amazing_snack·2025-03-08 09:31

基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码（PCA降维后输入进RF模型）

本代码实现了对高维数据通过PCA进行降维后，再输入到RF模型中去，从而提高模型精度的目的。代码中都有详细的注释，直接替换数据就可以使用。

Jason_Orton·2025-03-07 23:48

00计算机视觉学习内容

1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

计算机网络面试题合集（TCP/IP 篇）

每日定期分享|面试求职经验|个人成长开篇寄语面试不必死记硬背，带着GPT去面试简直降维打击！为您推荐一款颠覆性的GPT面试助手软件：“会议面试精灵”。

interviewpass·2025-03-06 03:32

机器学习之学习笔记

机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4

孤城laugh·2025-03-06 00:39

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

1.1发展简史1980s~2000s：基于统计的浅层模型，如TF-IDF（直接表征词的重要性）、LSA（通过矩阵分解降维

来自于狂人·2025-03-05 02:02

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT

陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法

林聪木·2025-03-02 10:09

JDK活化石复活：setStream()抢救指南，看完想给Applet开追悼会

1.2现代程序员的降维打击//试图传输JSON数据时try{InputStreamjsonStream=newByteArrayInputStream("{\"data\":1}".ge

筱涵哥·2025-03-02 10:06

解构R语言底层逻辑：用语言学思维进行降维打击

下面，我将利用语言学思维，对R语言的底层逻辑进行降维打击。一、R语言赋值语句就是主系表结构在刚开始学英语

南大小程聊科研·2025-03-01 11:57

《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告

国内外研究现状、水平及发展趋势简述（1）国外研究现状（2）国内研究现状（3）发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案（1）数据采集与预处理（2）设置LDA

Python数据分析与机器学习·2025-02-28 17:11

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

一.PCA的介绍PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种数据降维技术，旨在将多维指标转换为少数几个综合指标。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。

路野yue·2025-02-27 17:55

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动

Francek Chen·2025-02-27 09:29

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

降维算法应运而生，它能将高维数据映射到低维空间，在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）作为两种常用的降维算法，在人工智能领域应用广泛。

·2025-02-26 05:01

机器学习01

模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取，比如字典特征提取，文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析

天行者@·2025-02-25 20:53

小米、小鹏、蔚来等宣布切入「人形机器人」赛道，车企为什么纷纷下场造机器人？有哪些新机会？

车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术（如电机、传感器、AI算法、动力电池等）可直接迁移至人形机器人研发，形成“技术溢出

日记成书·2025-02-24 19:57

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这众多的算法中，朴素贝叶斯算法

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

JDK活化石复苏：showDocument()抢救指南，一秒变身技术大佬！保姆级教程来啦！

1.2现代程序员的降维打击//试图在现代浏览器召唤神龙时try{URLurl=newURL("http://modern.com");getAppletContext().showDocument(url

筱涵哥·2025-02-23 12:16

非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）

以下是对它的具体介绍1：具体完整算法请跳转：非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb

ww18000·2025-02-23 04:47

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。

数据媛·2025-02-21 14:53

判别分析在R语言中的实现

在R语言中，我们可以使用多个包来实现判别分析，例如MASS、caret和lda等。本文将介绍如何使用R语言实现判别分析，并提供相应的源代码。安装和加载所需的包首先，我们需要安装并加载需要的R包。

FgVector·2025-02-21 00:45

ACM寒假培训7--图与树

学习总结最短路问题一.Floyd算法1.不可以直接到达的点设为正无穷2.自己到自己的距离设为03.d[k][i][j]为前k个点中i到j的最短路降维代码实现constintN=105;intd[N][N

ZIZIZIZIZ()·2025-02-19 16:45

搜广推校招面经十九

1.1.降维与通道数调整（ChannelReduction）在CNN中，特征图（FeatureMap）通常有多个通道（channels）。1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。

Y1nhl·2025-02-18 16:28

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。4、跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性

糯米君_·2025-02-17 14:59

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

教⼤家如何使⽤Deepseek AI进⾏超级降维知识输出

DeepseekAI超级降维知识输出指南，小白也能秒懂在信息爆炸的时代，知识的传播和理解变得愈发重要。但很多专业知识晦涩难懂，让人望而却步。

·2025-02-15 18:22

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。

@心都·2025-02-14 13:59

深度学习-数学基础-01

矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深

·2025-02-09 18:35

问卷数据分析|SPSS实操之信度效度检验

/因变量的数据，放入到右边3.此处为结果，项数和克隆巴赫值，记住每一个总的自变量和因变量的项数和值具体可看后面案例分析4.自变量需要搞一个全部的作为总的信度分析二、效度分析SPSS操作1.点击分析--降维

小小小菜狗-·2025-02-08 00:16

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维

荷泽泽·2025-02-07 06:18

MATLAB主成分分析实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：主成分分析（PCA）是数据降维的一种技术，它通过转换原始数据到线性无关的主成分，降低数据复杂性，同时尽可能保留原始数据的方差信息。

Ready-Player·2025-02-06 23:03

LDA主题分析—情感分析案例

当然可以！以下是一个针对投诉内容进行情感分析的完整案例，包含数据准备、模型训练、情感分析以及结果展示的过程。案例：投诉内容情感分析步骤1：数据准备首先，我们准备一份包含用户投诉内容的数据集。假设数据集是一个CSV文件，包含两列：id和complaint。importpandasaspd#读取数据data=pd.read_csv('complaints.csv')#查看数据data.head()步骤

rubyw·2025-02-06 20:41

流式学习(简易版)

流形学习（ManifoldLearning）是一种用于降维（

想成为配环境大佬·2025-02-05 20:51

推荐频道

LDA降维