pca降维python实例第13页

主成分回归python实现

主成分分析python实现这是我一直都想写的内容，但是迟迟没有动手开始写，主要的原因是没有理解python中PCA降维后再进行回归时应该要怎么做。

DD-Kylin·2020-08-19 19:29

Python实例讲解 -- 获取本地时间日期(日期计算)

1.显示当前日期：#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importtimeprinttime.strftime('%Y-%m-%d%A%X%Z',time.localtime(time.time()))或者#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importtimeprinttime.time()printtime.strftime("%Y-

iteye_5904·2020-08-19 17:37

Python实例讲解 -- 发送邮件带附件 (亲测)

主要使用了smtp和email组件#-*-coding:utf-8-*-importosimportsmtplibimportmimetypesfromemail.MIMEMultipartimportMIMEMultipartfromemail.MIMEBaseimportMIMEBasefromemail.MIMETextimportMIMETextfromemail.MIMEAudioimp

iteye_5904·2020-08-19 17:37

python实例方法（instance method）类方法（class method）和静态方法（static method）区分

python中三种实例方法、类方法和静态方法区分实例方法类方法静态方法实例方法，类方法与静态方法的区别场景使用说明声明：本文章参考：https://blog.csdn.net/lihao21/article/details/79762681实例方法classKls(object):def__init__(self,data):self.data=datadefmyPrint(self):print

LuciusJAY·2020-08-19 08:23

2.3 机器学习概念 -方法分类

监督学习含义:给机器训练的数据,有了"标记"或者答案下列算法为监督学习KNN线性回归和多项式回归逻辑回归SVM决策树与随机森林2.非监督学习含义:对没有标记的数据进行分类-聚类分析意义:1.对数据进行PCA

ruihan_xia·2020-08-19 08:12

【Python实例学习】用户输入两个数字，并计算两个数字之和

#赋值3个参数，因为都是str，所以sum需要float转换一下num1=input('pleaseinputmum1:')num2=input('pleaseinputnum2:')sum=float(num1)+float(num2)print(num1,'+',num2,'运算的结果是:',sum) #第一种方法：字符串连接---------------------------------

王怕怕升职记·2020-08-19 05:07

CN跟踪算法的学习与MATLAB代码简介

通道数过多会使计算量过大，文中使用PCA降维的方法从11个通道选出2个主要的通道进行处理，这

C-PENG·2020-08-19 04:41

机器学习中的PCA降维作用

概述本文主要介绍一种降维方法，PCA（PrincipalComponentAnalysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题：1.降维可以缓解维度灾难问题；2.降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化；3.理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。下面，将从简介、计算步骤、应用三方面进行理解PCA的降维作用。PCA简介在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往

城市中迷途小书童·2020-08-19 03:27

建模方法（八）-PCA主成分分析算法

这也容易理解，毕竟分散的数据更容易区分开来，PCA的降维方式），数据更易于区分——这就是PCA降维的核心思想。举个简单例子：学生与他的成绩其中语文成绩都是

linjiet·2020-08-19 03:23

python实例：约瑟夫生死游戏

题目：30个人在一条船上，超载，需要15人下船。于是人们排成一队，排队的位置即为他们的编号。报数，从1开始，数到9的人下船。如此循环，直到船上仅剩15人为止，问都有哪些编号的人下船了呢？liver=list(range(1,31))index=1list_index=index-1whileTrue:iflen(liver)<=15:breakelse:ifindex==9:print('{0}号

星尘如我·2020-08-19 02:19

自动化机器学习TPOT及其python实例

自动化机器学习TPOT及其python实例自动化机器学习，顾名思义就是输入为整理好的一个数据文件，告知特征和目标。利用该工具可以自动生成模型，实现分类或回归的预测任务。

LS_learner·2020-08-19 00:28

人脸识别SVM算法实现--参考麦子学院彭亮机器学习基础5.2

#本例为人脸识别的SVM算法#首先fetch_lfw_people导入数据#其次对数据进行处理，首先得到X,y,分割数据集为训练集和测试集,PCA降维,然后训练#最后查看正确率，classification_report

fukaixin12·2020-08-18 14:33

彼得纲·2020-08-18 11:14

python实例手册

基础查看帮助调试pip模块安装pip官方安装脚本加载环境变量变量打印字符串s整数d浮点f原样打印r列表列表元素的个数最多536870912元组不可变字典enumerate使用函数得到索引值和对应值tab补全historyfile函数模块使用模块中方法类对象的方法实例化初始化的方法有self此函数为方法对象消逝的时候被调用实例化对象使用对象方法继承模块导入使用文件处理模式读r写清空整个文件w追加文件

mukebb·2020-08-18 10:13

Python实例一一更换桌面壁纸

最近学习了一些Python基础知识，想着利用Python做一些小的脚本，然后看到一篇博客，介绍了如何抓取Bing主页上的图片来作为电脑的壁纸，于是就照例实现一下，在实现的过程中遇到一些小问题，记录一下：主要源于以下两篇文章做参考：http://www.php.cn/python-tutorials-370699.htmlhttps://blog.csdn.net/ZM_Yang/article/d

xuanyin235·2020-08-18 06:58

移动机器人算法python实例 -- 开源项目推介

开源项目地址：https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics目录介绍依赖环境安装方式本地帮助文档的部署作者介绍这是一个移动机器人从建图、SLAM、定位到路径规划和运动学模型，甚至还有四轴无人机以及四足机器人的各种算法的开源项目，相当不错，目前已经有了7.7k的start。简单列举一下拥有的算法：LocalizationExtendedKalmanFil

绍磊leo·2020-08-17 23:27

python实例之登录接口

作业：编写登陆接口输入用户名密码认证成功后显示欢迎信息输错三次后锁定#__author:huawangxin#date:2018/8/8_user="wangsanjin"_passwd="abc123"counter=0whilecounter<3:username=input("Username:")password=input("Password:")ifusername==_userand

huawangxin·2020-08-17 18:31

python实例之数组集合的增删改查

python实例之数组集合的增删改查#__author:huawangxin#date:2020/8/8##name0='wuchao'#name1='jinxin'#name2='xiaohu'#name3

huawangxin·2020-08-17 18:31

Python实例浅谈之六读写文件

一、简介Python提供了os、os.path等模块用于处理文件，熟练使用这些模块中的函数有助于应用。文件可以通过调用open或file来打开，open通常比file更通用，因为file几乎都是为面向对象程序设计量身打造。二、详解1、文件的读取（四种方式）使用readline()、readlines()或read()函数读取文件。#!/usr/bin/envpython#-*-encoding:U

乌托邦2号·2020-08-17 15:43

抖音代码舞python实例代码

基本的思路如下：1.视频文件转图片2.对图片处理，生成字符画3.合成字符画到视频主要代码如下，需要修改的为路径，如果需要生成多种不同的效果，可以根据像素的值进行个性化设计。#coding:utf-8#Copyright@hitzym#video2img#Dec,7,2017importcv2vc=cv2.VideoCapture("~/video.mp4")c=1ifvc.isOpened():r

nalnait·2020-08-17 13:15

Python实例浅谈之九使用本地socket文件

一、简介Unixdomainsocket（unix域协议）是在单个主机上执行客户/服务器通信的一种方法，是进程之间本地通信IPC的一种。它提供面向流和面向数据包两种API接口，类似于TCP和UDP，面向消息的UNIXDomainSocket也是可靠的，消息既不会丢失也不会顺序错乱。因需要使用本地socket文件进行通信，故总结了该部分内容。二、详解1、Python服务器和客户端首先，socket的

乌托邦2号·2020-08-17 10:06

GCN及代码实现

GCN文章目录GCNGCNpython代码实现一、空手道俱乐部问题二:给边和节点赋予特征三:定义一个GCN四:数据准备和初始化五:训练和可视化（1）完整代码：六、改进（1）PCA降维后展示分类结果六、所有代码

不染心·2020-08-17 02:17

视觉算法原理-LBPH 特征用于人脸检测

而人脸身份匹配算法就有一下几种算法:基于PCA降维、基于LDA降维、基于LBPH特征在前面的人脸识别实战文章中，我们使用了LBPH作为人脸身份识别的算法，接下来我们详细介绍一下LBPH到底是什么原始的LBP

XMing666·2020-08-16 22:38

python实例二

题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，

Chris_hx·2020-08-16 22:59

LDA(线性判别式分析)以及与PCA降维之间的区别

reference:http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943首先说一下协方差矩阵，之前大家肯定都学过，忘了的可以稍微看一眼：LDA是多个类的之前的判别，一个类之间的数据我们可以用方差或者标准差，但是多个类之间显然不能再用varorstd-var,这时候就要用到cov.协方差：cov(X,Y)=i(1...n)(Xi-X_mean

jinmingz·2020-08-16 10:31

LDA和PCA降维总结

文章目录线性判别分析（LDA）LDA思想总结图解LDA核心思想二类LDA算法原理LDA算法流程总结LDA和PCA区别LDA优缺点主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）思想总结图解PCA核心思想PCA算法推理PCA算法流程总结PCA算法主要优缺点降维的必要性及目的KPCA与PCA的区别线性判别分析（LDA）LDA思想总结线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是

vector_xfy·2020-08-16 10:56

机器学习（十四）-GMM混合高斯模型(Gaussian mixture model)算法及Python实例

原创不易，转载前请注明博主的链接地址：Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一什么是Gaussianmixturemodel高斯混合模型，英文全称：Gaussianmixturemodel，简称GMM。高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（二维时也

Blessy_Zhu·2020-08-16 09:30

降维-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）

降维降维的定义及作用一：数据压缩降维作用二：数据可视化降维算法：主成分分析（PCA）压缩重现如何选择主成分数量k运用PCA降维降维（dimensionalityreduction）作为课程中所讲的第二种无监督学习方法

阶艺勿听·2020-08-16 08:50

LDA线性判别分析

问题之前我们讨论的PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。

Rnan-prince·2020-08-16 07:39

线性判别分析（LDA）-白话讲解

不同于PCA降维使用最大化方差的思想，LDA的基本思想是将数据投影到低维空间后，使得同一类数据尽

Xiaofei@IDO·2020-08-16 07:13

总结网络IO模型与select模型的Python实例讲解

网络I/O模型近年来网络应用规模逐渐扩大，应用的架构也需要随之改变。C10k的问题，让工程师们需要思考服务的性能与应用的并发能力。网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络I/O，数据计算。网络I/O的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后者。网络I/O的模型大致有如下几种：同步模型（synchronousI/O）阻塞I/O（blokingI/O）非阻塞I/O（non-blockingI/O）多路复用I

chenyulancn·2020-08-15 20:53

python实例（三）模拟微信抢红包

#pyyhonday08模拟微信抢红包#-*-coding:utf-8-*-#decimal意思为十进制，这个模块提供了十进制浮点运算支持。fromdecimalimportDecimal#提供了随机方法importrandomprint('——————————模拟微信抢红包——————————')total=input('请输入要装入红包的总金额（元）：')num=input('请输入红包的个数

RABBIt.J·2020-08-15 17:57

Python实例之天天向上

需求1:每天进步1%或者每天退步1%dayfactor=0.01dayup=pow(1+dayfactor,365)daydown=pow(1-dayfactor,365)print("向上:{:.2f},向下:{:.2f}".format(dayup,daydown))需求2:工作日每天进步1%，休息日每天退步1%dayup=1.0dayfactor=0.01foriinrange(365):i

Chow98·2020-08-15 15:11

图像白化处理，协方差求解，PCA白化

在OpenCV中，cvCalcPCA函数可以直接调用进行PCA降维。以前在人脸识别的程序中，我曾经调用过这个函数，这次再次使用，但是却出错了。

lien0906·2020-08-15 11:34

数据标准化与PCA白化原理探索

这些操作对于PCA降维效果到底有什么影响？这篇文章从PCA白化入手，探究这些trick背后的原因。1Whitening（白化）白化1有两种，一种是PCAWhitening，一种是ZCAWhite

July_Zh1·2020-08-15 10:38

【Python实例第10讲】可视化股票市场结构

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）本例采用几个无监督学习技术，从股票的历史报价变异里提取股票市场结构。这里，我们使用的数量是每日的报价变异。学习一个图结构我们使用稀疏的可逆协方差估计寻找哪些报价是条件相关的，即，给定其它报价下，它们是相关的。特别地，稀疏的可逆协方差估计给出了一个图，这个图实际上是一个报价的连接表。对于每一个标记（即报价），与之连接

Goodsta·2020-08-14 22:02

使用卷积神经网络（CNN）做人脸识别

details/81633120关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA

崔崔是我·2020-08-14 01:46

PCA计算点云的法线

比如二维散乱的点：经过PCA降维后,变成了一维直线,而该直线保证点尽可能分散,变成如下图(跟最小二乘是一样的)：具体原理可参考http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html

xiachong27·2020-08-13 23:03

sklearn实现PCA降维

PCA数据分析pca听起来是不是很不怎么样，但是但凡你是大数据方向的，那么你可就要警惕一下了，没了它你可能会无从下手对于上千，万维度的数据特征处理起来，下来我就先简单解释一下PCA是何方神圣PCA概要PCA的思想是将n维特征映射到k维上（kK），其中K对于N维一般而言会降低很多，但是K维的特征维度并不会完全保留N维特征的所有，PCA就是从冲选取特定数量的方差最大的那些特征（方差大你可以直接理解为区

争取不掉头发的我·2020-08-13 22:41

我的Python实例一——BIM指数计算

#开发人员：W.Y.B#开发时间：2019/12/817:00height=float(input("请输入您的身高（单位为米）："))print("您的身高：",height,'m')weight=float(input("请输入您的体重（单位为千克）："))print("您的体重：",weight,'kg')bmi=weight/(height*height)ifbmi=18.5andbmi=

W.Y.B·2020-08-13 22:31

8-PCA降维实战

importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv('./data/iris.data')print(df.head())5.13.51.40.2Iris-setosa04.93.01.40.2Iris-setosa14.73.21.30.2Iris-setosa24.63.11.50.2Iris-setosa35.03.61.40.2Iris-setosa

进击的小杨人·2020-08-13 22:12

python实现PCA

★PCA个人理解：PCA降维是通过变换坐标系，来尽可能的减少信息损失。

微凉下午茶·2020-08-13 22:43

卷积神经网络特征提取并放入SVM

维特征向量，将一系列特征向量作为输入，放入SVM中进行分类（用的是matlab版libsvm），实验结果如下数据集plant_photos12（12种，每种50~100张图像）训练集—验证集不降维（%）PCA

ZLuby·2020-08-13 21:16

scikit-learn使用PCA降维小结

本文在主成分分析（PCA）原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充，强调了我认为重要的部分，其中一些细节不再赘述。Jupiternotebook版本参见我的github:https://github.com/konatasick/machine_learning_note/blob/master/pca.ipynbPCA的思想PCA（Princip

weixin_38166557·2020-08-13 21:12

PCA降维学习

PCA参考文章1----基的变化是空间的变化PCA的思路：将数据所在的维度用基表示，所谓的降低维度就是将数据乘以一个比现在维度小的基，然后数据就分布到维度小里面去了。将数据从一个空间映射到另一个空间。只是降低维度是没有意义的，我们希望降低维度的同时，可以让数据更好的分类，所以PCA是有分类的作用的，当数据们因为维度映射到不同的位置，那就是一种分类。如何选择基才是最优的。或者说，如果我们有一组N维向

阿猫的自拍·2020-08-13 21:32

关于PCA降维中遇到的python问题小结

由于论文需要，开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题，由于语言功底不好，所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣主要是我自己的原因，但是我更多的把语言当成是一个工具，需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候，大多数时候如果要自己写代码，这个还是行不通的。简单的说一下在PCA，第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时，一篇博客提到的数据输入层中，数据简单处理的几种方法之

weixin_30335575·2020-08-13 20:46

（Python实现）数据PCA降维白化和L2归一化-深度学习实践常用数据预处理

在深度学习网络训练之前，一般需要对数据进行预处理1：减去均值，然后归一化2：PCA白化本文从python代码实现的角度去实现它首先生成一个随机数组用于实验，维度是（40,500），代表有40个样本，每个样本的维度是500维。fromnumpyimportrandomX=random.random(size=(40,500))1：减去均值，然后归一化X-=np.mean(X,axis=0)#减去均值

Camaro_XL·2020-08-13 20:29

机器学习--降维技术PCA

1.PCA降维原理：PCA属于线性降维方式：X为原空间W为变化矩阵Z为新空间Z的维数要小于X维数，实现了降维处理。

暗夜猎手-大魔王·2020-08-13 20:49

PCA降维 python实现

主成分分析,PrincipalComponentAnalysis计算协方差矩阵,由于是hermitian的,所以100%可正交对角化而且特征值一定非负求出特征值特征向量以后,取特征值比较大的那几个方向构成线性空间,把数据投影上去就OK了补详细公式推导:http://blog.csdn.net/u013648367/article/details/73824049importosimportnump

海淼林·2020-08-13 20:31

【机器学习】【PCA-2】PCA主成分分析的降维的Python实现 + 代码讲解

PCA降维后的降维矩阵的协方差矩阵要求是对角矩阵，每个维度特

CV_ML_DP·2020-08-13 19:30

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