PAC降维

认知的降维打击丨本单元十大精彩留言 149/200

图片发自App输出是最好的输入#见：比较特殊的是理智，它往往从属于欲望或者恐惧中的某一方，它就相当于一个中立方了，有点像美国总统竞选过程中要努力争取的中间选民。大部分时候欲望和恐惧保持着一种低份额平衡，但是特殊情况下某一方会有压倒性优势，这时候我们要做的就是重新调整配比了。我们还可以再深入思考一下，为什么认知三原色是一个分蛋糕的游戏而不能是一个做蛋糕的游戏呢？我们把自己的心智变得很大，让这三原色在
牙医孙杰的思想实验室·2024-01-29 14:19

[Python] numpy - 如何对数组进行降维或者升维

什么是数组升维？数组升维是指将原本低维数组转换为更高维的数组的操作。在编程中，数组是一种存储多个相同类型数据的连续内存空间。升维操作可以通过添加额外的维度来增加数组的维数。举个例子，将一个一维数组升维为二维数组可以使用reshape函数或者使用嵌套列表的方式表示。假设有一个一维数组[1,2,3,4,5]，升维为二维数组可以表示为[[1,2,3,4,5]]。升维的目的可以是为了更好地符合计算需求，例
老狼IT工作室·2024-01-29 12:29

spss 因子分析

是通过研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子，并据此对变量进行分类的一种统计方法，归结出的因子个数少于原始变量的个数，但是他们又包含原始变量的信息，所以也称为降维特点
木下瞳·2024-01-29 08:43

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

卷积层卷积层是卷积神经网络的核心所在，通过卷积运算可以达到提取特征和降维处理两个重要的目的。
AI_王布斯·2024-01-29 03:54

数据降维方法介绍（九）

第五种方法：核主成分分析（KPCA）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：KPCA实现【嵌牛导读】核主成分分析算法介绍（KPCA）【嵌牛鼻子】KPCA【嵌牛提问】核算法是什么？KPCA算法的步骤是什么？【嵌牛正文】KPCA算法介绍KPCA算法实际上就是加核的PCA算法，它主要针对于非线性可分问题，给出了一种对该类问题进行特征提取的有效方式。与PCA特征提取算法类似，KPCA
科技小白不能再白了·2024-01-29 00:00

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

每天三句话 快速稳健提高思维层次

升级思维层次，实现降维打击，是很多人读书打卡、知识付费和订阅知识类成长类公众号的目标。那为什么别人能形成知识体系做到知行合一，而你天天看公众号年读100本书还是一样焦虑？
Libby博士的职场理想·2024-01-28 16:43

【445→思维】U型思考Day3

U型思考的思维特点：升维/抽象化，主观化/个性化，降维/具象化。适用场景是什么？为疑问找到解释。为现象找出原因1）这个新业务的本质是什么？2）这项工作如何才能做好？3）这个试点为什么运转不顺利？
Koala谦爸·2024-01-28 15:14

【数学和算法】SVD奇异值分解原理、以及在PCA中的运用

我们先回顾一下SVD：PCA降维需要求解协方差矩阵的特征值和特征向量，而求解协方差矩阵1m∗X∗XT\color{blue}\frac{1}{m}*X*X^Tm1∗X∗XT的特
Mister Zhu·2024-01-28 12:30

机器学习---可能近似正确（PAC）、出错界限框架

这里考虑两种框架：可能近似正确（PAC）：确定了若干假设类别，判断它们能否从多项式数量的训练样例中学习得到，定义了一个对假设空间复杂度的自然度量，由它可以界定归纳学习所需的训练样例数目。出错界限框架：
三月七꧁ ꧂·2024-01-28 10:35

小无相功的秘密

其实今天绝大多数“认知类”广告都在追逐这一点，仿佛今天花两个小时，明天就能给对手“降维打击”。大家都想给自己“升级”。但问题是，真的有这种进步可言吗？
答野·2024-01-28 08:04

多元统计分析 Python 主成分分析 PCA

灰度级分256等，0表示黑色，255表示白色彩色图像（RGB图像）：RGB表示红色、绿色和蓝色三色通道，计算机里所有颜色都是按不同比例组成，RGB是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间的光混合体系降维思想在实际问题中
Cistanche Herba·2024-01-28 07:05

2019-04-08中年loser的日记 day26 罗辑

在三体中，来自外星球的高阶的降维打击，就像我们人类对比虫子一样事实上，他们也的确称我们人类是“虫子”在他们的质子全方位监控下，人类的所有举动、所有准备都犹如透明，他们只要在关键时刻轻轻一拨，自然就全部前功尽弃
青砚墨·2024-01-28 07:47

python-scikit-learn基础

文章目录前言1.scikit-learn自带数据集2.scikit-learn数据降维3.scikit-learn数据预处理4.scikit-learn数据集划分5.scikit-learn模型调用1.
木心心以向荣·2024-01-28 06:11

数据特征工程 | 主成分分析原理及python代码实现

PCA广泛应用于数据降维、特征抽取、数据压缩等领域。PCA的主要目的是减少数据的维度，同时保留数据集中的大部分信息。
算法如诗·2024-01-28 05:02

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

1.2池化的作用降维：池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续
圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

三分钟学会使用系列（YOLOv5）|EMA注意力机制，涨点神器！

EfficientMulti-ScaleAttentionModulewithCross-SpatialLearning》1.EMA通道注意力导读EMA(efficientmulti-scaleattention,EMA)是一种无需降维的高效多尺度注意力
今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理

1.数据集成：把不同类型的数据转换成统一的类型；，即格式的统一化；2.数据规约：包括数据降维，降数据，数据压缩当不同数据相关性很大时，我们采用降维的方法；当数据的相关性很小时，我们采用降数据的方法数据降维的主成分分析即
阑梦清川·2024-01-27 19:03

webpack5构建基于Vue3+ElementPlus项目搭建(开发和生产)

babel.config.jses语法兼容配置config│├─webpack.base.js开发和生产公共配置文件│├─webpack.dev.js开发环境配置│└─webpack.prod.js生产打包环境配置pac
追逐梦想之路_随笔·2024-01-27 17:31

在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析（OPLS-DA）

DA是判别分析，PLS-DA用偏最小二乘回归的方法，在对数据“降维”的同时，建立了回归模型，并对回归结果进行判别分析。
维凡生物·2024-01-27 17:34

12.1 主成分分析原理（PCA)

将原始数据按列组成行列矩阵；2.将矩阵的每一行进行零均值化；3.求出协方差矩阵；4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；5.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前行组成矩阵；6.即为降维到维后的数据
YANQ662·2024-01-27 15:12

深度神经网络和传统神经网络区别

具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，
快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

【AI算法】数据王国的大冒险-谈三种数据降维的机理

为了解决这个问题，数据王国决定举办一场降维大赛。他们邀请了王国中最聪明和最勇敢的数据科学家们来参加这场比赛，看看谁能找到最有效的降维方法。降维大赛国王说道，为了简化管理，我引入了一种名为降维的策略。这
德天老师·2024-01-27 07:54

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距（连续型）变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1．基于变量距离的层次聚类2.基于变量距离的模糊聚类6.2.3变量降维
小胡涂记·2024-01-27 07:49

降维(Dimensionality Reduction)

1.动机一：数据可视化将数据可视化，我们便能寻找到一个更好的解决方案，降维可以帮助我们。假使我们有有关于许多不同国家的数据，每一个特征向量都有50个特征（如GDP，人均GDP，平均寿命等）。
清☆茶·2024-01-26 06:40

第二章 多变量线性回归

因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都
清☆茶·2024-01-26 06:09

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

t-SNE的全称是t-distributedstochasticneighborembedding（t-分布随机领域嵌入），这是一种非线性降维技术。而PCA和LDA是线性的降维技术。
加百力·2024-01-25 22:38

降维算法——LE算法的推导

LE算法简介及其推导1.简单介绍LaplacianEigenmaps是一种降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。
GrandNovice·2024-01-25 15:24

机器学习笔记02：特征工程

特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取：1.字典特征抽取：2.文本特征抽取：3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法：1.数值型数据：标准缩放：2.类别型数据：3.事件类型：4.数据降维
fafagege11520·2024-01-25 09:12

新东方直播爆火：最牛逼的销售就是降维打击

新地方爆火，给我最大的启示就是：最牛逼的销售就是降维打击。东方甄选之所以火，
唐晓涵·2024-01-25 06:42

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

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②特征降维：在大规模数据集中，相关性分析可以帮助我们过滤掉与目标
预测及优化·2024-01-25 01:50

实现多维数组扁平化

方法1，使用Arrary.flat()方法实现[[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(Infinity)//[1,2,3,4,5][[1],[2,[3,[4,5]]]].flat(1)//传入降维的数字得到想要实现的数组
华子Code1024·2024-01-24 19:26

Python机器学习入门必学必会：机器学习与Python基础

“非监督式学习”即算法在训练模型时期不对结果进行标记，而是直接在数据点之间找有意义的关系，或者说输入数据中仅有X变量而没有y变量，特色在于针对X变量进行降维或者聚类，以挖掘特征变
数据科学作家·2024-01-24 19:05

无题

今天下午接我大爹上县的来，路上把大刘的三体听了一遍，真降维打击，起承转合，高潮迭起，各种新的认知向你扑面而来。
猫儿巴西·2024-01-24 11:20

Hive 行列转换

单列转多行，降维（单列数组或键值对）示例1：explode(array(…))select...,AfromTlateralviewexplode(ARRAY_FIELD)asA;selectexplode
Byyyi耀·2024-01-24 10:51

机器学习-PCA降维【手撕】

降维算法降维算法中的”降维“，指的是降低特征矩阵中特征的数量，其目的是为了让算法运算更快，效果更好，同时可以方便数据可视化。过高的维度特征维度的特征矩阵无法通过可视化，数据的性质也就比较难理解。
alstonlou·2024-01-24 09:52

WPAD 的原理及实现

WPAD可以借助DNS服务器或DHCP服务器来查询代理自动配置(PAC)文件的位置。引言代理服务器大多被用来连接INTERNET（国际互联网）和INTRANET（企业内部网）。
weixin_34304013·2024-01-24 09:37

七八分钟快速用k8s部署springboot前后端分离项目

否则直接跳到k8syaml文件配置章节Java应用镜像构建代码地址：https://github.com/dongweizhao/backendJava应用打包调用shpackage.sh会执行mvn的pac
Java斌·2024-01-24 03:37

如何破解分布式系统无法逃避的“降维打击”？

11月27日，某云多个地区云控制台及openAPI访问出现异常，影响Redis等多个数据库产品，所幸未对实例运行出现故障。这已是该云厂商11月内第二次出现故障——上一次故障几乎影响全线数据库产品，并波及业务运行。无独有偶，27日晚，另一互联网厂商云平台又爆出超大规模故障，几乎所有上线业务均受到不同程度影响，故障时间长达8小时……云平台接连出现事故，背后原因众说纷纭，但总让人们不得不再次思索这个话题
sunnywell111·2024-01-23 22:42

11.2因子分析实践

数据来源商户o2o数据示例11.2.1因子分析操作打开数据文件--分析--降维--因子--因子分析--因子分析对话框将网点刘浏览量，论坛浏览，线上广告费用，地面推广引入量，线下广告费用，实体店铺货量，实体店访客数
Joypang·2024-01-23 18:57

nginx拦截指定的url

在配置nginx规则拦截的时候我们要清楚自己的需求需求如下：外网地址：不能被访问内网地址：能访问外网地址如下：外网ip+端口/pac/pul/check（这里域名ip都可以）内网地址如下：内网ip+端口
耳边私语着·2024-01-23 12:08

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

自编码器通常用于数据降维、特征学习、去噪等任务。在基础架构设计中，基于自编码器的架构
giszz·2024-01-23 00:34

10X单细胞（10X空间转录组）轨迹分析之绘图

图片.png今天我们借助别人的数据，用monocle的轨迹分析结果和Seurat的降维结果实现这张图，从而让轨迹分析在UMAP图上可视化。
单细胞空间交响乐·2024-01-22 23:47

PCA,LDA的C++实现（内附代码~）

源代码获取通道：C++实现LDA，实现PCApca_z运行结果：LDA_Z运行结果：原理简单易懂，用于降维。
Z_shsf·2024-01-22 22:39

我们还能买房吗？

万变不离其宗，这是思维方式的降维打击。拼死命的去研究数据，累死也看不明白。第一我们要明确一点，大城市的发展必然的。城市是人类最伟大的发明，没有城市，也就没有文明。
不完美世界·2024-01-22 10:47

springboot-自定义starter

spring-boot-starter-web、spring-boot-starter-test自定义前缀：xxx-spring-boot-starter如：mystarter-spring-boot-starter工程目录结构实体类pac
hayhead·2024-01-22 08:43

HNU-数据挖掘-实验2-数据降维与可视化

数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验2数据降维与可视化实验背景实验目标实验数据集说明实验参考步骤实验过程1.对数据进行初步降维
甘晴void·2024-01-22 06:31

数据可视化 | 期末复习 | 补档

可视分析系统三者之间有什么区别可视化的基本流程可视化的两个基本设计原则数据属性可视化的基本图表可视化编码视觉编码基本图表图形感知前注意力机制格式塔学说变化盲视颜色感知颜色生成和颜色优化可视化评估EdwardTufte设计准则饼图、彩虹颜色表、3D图表的评价高维数据可视化为什么要降维多维尺度分析
啦啦右一·2024-01-21 14:47

无监督神经网络原理与实现

目录网络结构训练目标Python实现无监督神经网络通过学习输入数据本身的内在结构，而不需要标签信息，它可以用于特征提取、降维等任务。
10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45
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