PAC降维第3页

PyTorch常用函数 | squeeze与unsqueeze函数 | flatten函数 | Pytorch中的各种乘法 | mul与mv与mm与dot与matmul函数

mul函数2.mv函数——矩阵向量乘法3.mm函数——矩阵乘法4.dot函数——一维向量点积5.matmul函数一、squeeze与unsqueeze函数顾名思义，squeeze函数的作用是压缩（降维

幼稚的人呐·2025-04-21 12:43

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块矩阵分解,核近似

一.decomposition1.简介:该模块用于进行矩阵分解.其中大多数算法都可用于数据降维2.使用(1)类:"字典学习"(Dictionarylearning):classsklearn.decomposition.DictionaryLearning

EdVzAs·2025-04-21 00:00

数仓

维度退化（降维）！脱敏操作！也是分区表！以日期作为分区字段！DWS(数据服务层

Aspiring Q·2025-04-18 20:52

机器学习：利用Spark MLlib实现分布式机器学习算法训练与预测。

机器学习（MachineLearning）是一门融合了统计、模式识别、计算机科学、数据挖掘等多领域知识而成的交叉学科，其目的是利用已知的数据，对未知的数据进行预测、分类、聚类、降维等任务，从而提高计算机程序的学习能力

AI天才研究院·2025-04-18 12:56

单细胞Seurat标准分析流程R语言封装

单细胞Seurat标准分析流程R语言封装数据预处理与质控（线粒体基因比例计算、QC图表生成）标准化与高变基因筛选PCA/UMAP降维与聚类分析差异表达分析模块自动化输出PNG可视化图表（质控小提琴图、UMAP

生信与基因组学·2025-04-18 03:30

小米NAS将搅局电视市场：家庭存储与内容生态的双重革命

小米此时推出NAS（网络附加存储）产品，不仅瞄准了存储市场，更可能通过其生态整合能力，对电视市场形成“降维打击”，重塑家庭娱乐场景的竞争格局。

DeepSeek+NAS·2025-04-17 04:30

【技巧】chol分解时，矩阵非正定时的临时补救措施，以MATLAB为例

针对非正定矩阵无法进行标准Cholesky分解的解决方案及MATLAB代码实现，结合不同应用场景的需求分层解析文章目录数值修正方法修正Cholesky分解LDL分解矩阵变换与重构特征值修正乘积法构造正定矩阵替代分解与降维方法

MATLAB卡尔曼·2025-04-17 04:28

深入理解主成分分析（PCA）：原理、算法与应用

同时阐述降维的必要性和目的，助力读者系统掌握PCA技术及其在数据处理中的应用。关键词：主成分分析；降维；协方差矩阵；特征值分解一、引言在机器学习和数据处理领域，数据的高维度常常带来诸多挑战，如计

青橘MATLAB学习·2025-04-16 10:05

【代码模板】T-SNE 绘图

importmatplotlib.pyplotasplt#绘图fromsklearn.manifoldimportTSNE#降维df_ma=pd.read_excel('PNAS_HCC.xlsx',sheet_name

黎鸽鸽·2025-04-16 08:49

基于主成分分析（PCA）的新能源汽车行驶工况数据降维实战：从理论推导到工业级应用

开篇：行业痛点与破局利器1.1数据洪流中的生死时速某新能源车企的实测数据显示，单辆智能汽车每天产生的工况数据高达15GB，包含200+传感器维度。在动力电池领域，电芯电压采样点超过96个，温度监测点24个，SOC估算参数18维。传统的全维度数据处理面临三大致命问题：实时性危机：BMS控制周期需≤50ms，但原始特征训练模型推理延迟高达320ms存储成本黑洞：10万辆车的年数据存储费用超过2.3亿元

新能源汽车--三电老K·2025-04-15 12:11

第一章：系统架构概述之软件架构的常用分类及建模方法

当然，像C/S、B/S、管道-过滤器和PAC等架构也是被广泛使用的软件架构，本节简要说明典型架构内涵。

龙大.·2025-04-15 00:48

R语言统计分析——理解主成分分析和因子分析

主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关

maizeman126·2025-04-14 11:21

chatgpt赋能python：Python主成分分析(PCA)结果解读

Python主成分分析(PCA)结果解读主成分分析(PCA)作为一种重要的多元统计方法，可以对多个变量进行降维处理，从而提取出相关性最高的主成分作为新的维度来进行数据分析和可视化。

b45e1933f46·2025-04-14 11:20

Principal函数结果解读：使用R语言进行主成分分析

Principal函数结果解读：使用R语言进行主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术。

创意前端·2025-04-14 11:49

R语言中的principal函数结果解读

R语言中的principal函数结果解读主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取方法。

CodeRoarX·2025-04-14 11:49

20250412 机器学习ML -（3）数据降维（scikitlearn）

1.背景数学小白一枚，看推理过程需要很多时间。好在有大神们源码和DS帮忙，教程里的推理过程才能勉强拼凑一二。*留意：推导过程中X都是向量组表达:shape(feature,sample_n);和numpy中的默认矩阵正好相反。2.PCA/KPCAPCAKPCA(LinearKernel)详细推理基本过程找教程。(详细步骤我也推不出来，数学太菜）大概过程：1.求最小|X-XWWt|^2时的W2.通过

AI小白白猫·2025-04-13 15:43

大数据技术之Scala

包说明（包语句）说明packagecom{pac

罗婕斯特·2025-04-11 07:32

HTTP代理：内容分发战场上的「隐形指挥官」

目录一、技术本质：流量博弈中的「规则改写者」二、战略价值：内容分发的「四维升级」三、实战案例：代理技术的「降维打击」四、未来进化：代理技术的「认知升级」五、结语：代理技术的「战略觉醒」在数字内容爆炸的今天

傻啦嘿哟·2025-04-11 02:38

机器学习（概述）

-强化学习2.说明下机器学习的建模流程-获取数据-数据基本处理-特征工程-模型训练-模型评估3.谈一下你对特征工程的理解用专业背景知识和技巧处理数据，让机器学习算法效果最好-特征提取-特征预处理-特征降维

羡江007·2025-04-09 10:42

linux怎么切换不同版本的r,在linux中用同一个版本的R 同时安装 Seurat2 和 Seurat3

Seurat分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法，包括filtering，tSNE，UMAP降维及画图等。还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应。

weixin_39964899·2025-04-09 05:45

数学建模SOM神经网络聚类

数学建模中的SOM神经网络聚类自组织映射（Self-OrganizingMap,SOM）是一种无监督的人工神经网络，用于对高维数据进行降维和聚类分析。

AI Dog·2025-04-08 13:30

PyTorch nn.Embedding层的理解

作用：降维：词汇表可能包含成千上万的单词，如果直接使用one-hot编码，会导致输入向量非常稀疏且维度很高。nn.Embedding层可以将这些高维的

YH美洲大蠊·2025-04-05 09:45

爆改YOLOv8 | yolov8添加ECA注意力机制

以下是ECA机制的关键点：避免降维操作：传统的通道注意力机制通常会使用全连接层或其他降维操作来减少计算开销，但这会导致信息损失和计算复杂度增加。ECA则避免了这种降维操作，直接在通道维度上进行操作。

不想敲代码！！！·2025-04-04 08:27

《神经网络与深度学习》邱希鹏学习笔记（4）

《神经网络与深度学习》邱希鹏学习笔记（4）完成进度第二章机器学习概述机器学习算法的类型数据的特征表示传统的特征学习特征选择特征抽取深度学习方法评价指标理论和定理PAC学习理论没有免费午餐定理奥卡姆剃刀原理丑小鸭定理归纳偏置自我理解代码实现不同基函数实现最小二乘法实现梯度下降法完成进度

第89号·2025-04-04 07:20

day18学习numpy库

、NumPy库11.数组操作11.1数组变维11.1.1reshape方法11.1.2flat方法11.2数组转置11.2.1np.transpose()方法11.2.2list.T属性11.3升维和降维

zhuyixiangyyds·2025-04-04 01:44

RHCA核心课程技术解析5：红帽高可用性集群架构与深度实践

噗老师·2025-04-02 21:36

SVD 算法

SVD的应用场景5.SVD的优点6.SVD的局限7.实现SVD的步骤1.导入必要的库：2.读取数据并计算协方差矩阵：3.求解特征值和奇异向量：4.构造U、Σ和VTV^{T}VT矩阵：5.应用SVD进行降维或去噪

G_Water_·2025-04-02 20:00

前端工程师的图片格式选择哲学：从技术原理到工程实践

（像素）体系：基于笛卡尔坐标系离散采样每个像素点包含RGBA四通道数值文件大小=分辨率×色深×压缩率矢量图形体系：基于数学方程描述几何形状使用贝塞尔曲线控制点定位文件大小与显示尺寸无关1.2色彩空间的降维打击常见色彩空间转换策略

斯~内克·2025-04-02 18:21

传统开发必看！以JBoltAI为核心引擎，掀起传统企业AI革命的“工业革命”

革命浪潮下的传统企业突围战全球AI技术正以“工业革命”量级的冲击力重塑产业格局，但传统企业的技术部门仍深陷效率泥潭：重复开发、数据孤岛、安全漏洞频发；供给侧（软件服务商、集成商）更面临被AI原生企业“降维打击

小小爱同学·2025-04-02 18:47

《JVM考古现场（十五）：熵火燎原——从量子递归到热寂晶壁的代码涅槃》

量子江湖的终极对决第一章：熵海沉沙——热力学编译器的量子突围第二章：晶壁融蚀——时空曲率指令集重写术第三章：永劫轮回——ZGC熵障突破的十二维拓扑第四章：归墟涅槃——意识编译器的量子永生契约第五章：熵火明灯——技术哲学的降维打击终章

程序猿chen·2025-04-02 11:00

深度学习 Deep Learning 第14章自编码器

深度学习DeepLearning第14章自编码器内容概要本章深入探讨了自编码器（Autoencoders），这是一种用于特征学习和降维的神经网络架构。

odoo中国·2025-04-01 11:35

一文彻底搞懂CNN - 卷积和池化（Convolution And Pooling）

卷积用于特征提取，通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和；池化用于特征降维，通过聚合统计池化窗口内的元素来减少数据空间大小。

喝不喝奶茶丫·2025-03-31 08:21

50G的高光谱数据+40个真实项目案例(涵盖城市、植被、水体、地质、土壤五大领域)

本内容通过模块化设计与真实案例结合，基于Python编程入门到DeepSeek工具，把高光谱领域的全部内容都纳进来，包括辐射校正、几何校正、大气校正、光谱预处理、降维、特征提取、混合像元分解、地物分类与识别

weixin_贾·2025-03-30 21:15

2025前端八股文终极指南：从高频考点到降维打击的面试突围战

2025前端八股文终极指南：从高频考点到降维打击的面试突围战一、2025前端八股文核心考点重构1.1新型响应式系统三连问Vue3信号式响应性：//信号式响应性底层实现const[count,setCount

console.log 战略储备局局长·2025-03-30 14:17

2025年CNG 汽车加气站操作工考试练习题库

A.300Pa～800PaB.500Pa～1000PaC.800Pa～1200PaD.1000Pa～1500Pa答案：A2、CNG的降压过程是一个（）过程。

100分题库橙子·2025-03-30 11:56

2025最新版：用Python快速上手人工智能与机器学习

1.2Python的独特优势二、迈入机器学习世界2.1机器学习概述2.1.1机器学习的分类与应用领域2.2监督学习2.2.1线性回归与决策树2.2.2支持向量机与随机森林2.3无监督学习2.3.1聚类与降维

请为小H留灯·2025-03-30 10:51

tcpdump抓arp的包

verboseoutputsuppressed,use-vor-vvforfullprotocoldecodelisteningonlo2,link-typeEN10MB(Ethernet),capturesize262144bytes^C0pac

funnycoffee123·2025-03-29 14:46

AI视频生成竞赛：代理IP如何成为隐形冠军的「加速器」

但真正的行家却悄悄启用了一种「降维打击」工具——代理IP。这些看似普通的网络地址，正在成为决定竞赛胜负的隐

傻啦嘿哟·2025-03-29 01:11

Python----机器学习（scikit-learn库，机器学习发展进程）

它提供了一整套简单易用的工具，适用于各类机器学习任务，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-28 12:08

来自OpenAI的降维打击! OpenAI发布文生视频模型Sora——视频模型的奇点或许来临！！

手把手教你入门绘图超强的AI绘画，用户只需要输入一段图片的文字描述，即可生成精美的绘画。给大家带来了全新保姆级教程资料包（文末可获取）文章目录1卓越能力1.160s超长时间高度详细复杂的场景1.2复杂的相机运动1.3同一场景多个镜头2技术原理3不足4安全战略5碎碎念OpenAI发布文生视频模型Sora——视频模型的奇点或许来临！！初七啦，得开始工作了，没想到第一天就这么劲爆！今天OpenAI迎来重

AI想象家·2025-03-28 10:22

【transformer理论+实战（三）】必要的 Pytorch 知识

本地微调实战--deepseek-r1蒸馏模型【Transformer理论+实战（一）】Transformer&LLaMA&Lora介绍文章目录Pytorch基础张量(Tensor)拼接与拆分调整形状索引与切片降维与升维张量计算

造夢先森·2025-03-28 02:23

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality

猿享天开·2025-03-21 13:25

甘特图：项目经理的时空魔方，解锁高效管理的秘密

一、甘特图的四大降维打击优势时空折叠术：三维信息二维呈现时间维度：在特斯拉上海

·2025-03-20 23:17

【机器学习】主成分分析法（PCA）

PCA通过选择最重要的特征，将高维数据映射到低维空间，同时保持数据间的关系，实现降维和去

若兰幽竹·2025-03-19 15:31

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

本文将介绍数据预处理中的两种常见填充方法（01填充和均值填充），以及一种用于降维的技术——主成分分析（PCA）。一、数据填充数据填充是处理缺失值的常见方法。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。

云梦优选·2025-03-16 18:57

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