svd降维第17页

主成分分析（PCA）& 主坐标分析（PCoA）——R包绘图（2D/3D散点图）

导读主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。

walnutoil·2023-10-21 09:11

Datawhale开源学习笔记

主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维

IT界的清流·2023-10-21 06:47

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

》_哔哩哔哩_bilibili第一期：sklearn入门&决策树在sklearn中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

协方差矩阵在深度神经网络怎么使用

在深度神经网络中，协方差矩阵可以在以下几个方面发挥作用：1.特征选择和降维：协方差矩阵的特征值和特征向量提供了数据的主要方向和主要变化的信息。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 02:24

与特征工程大战之特征选择

特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题：1、去掉取值变化小的特征Removingfeatureswithlowvariance

csdnccfcsp·2023-10-21 02:44

~（一）（预处理与降维聚类）

1写在前面忙碌的一周结束了，终于迎来周末了。这周的手术真的是做到崩溃，2天的手术都过点了。真的希望有时间静下来思考一下。最近的教程可能会陆续写一下Monocle3，炙手可热啊，欢迎大家分享经验。2用到的包rm(list=ls())library(tidyverse)library(monocle3)3示例数据这里我们用一下准备好的示例数据，出自这篇paper：https://www.science

生信漫卷·2023-10-20 23:55

GoogleNet论文精读

论文名：Goingdepperwithconvolutions论文下载地址：https://github.com/jixiuy/paper引言第一段：背景+成绩1*1的卷积在channel上升维和降维，

小蒋的技术栈记录·2023-10-20 13:39

【小思考】重新理解降维

其实是，从旧理解降维。1二向箔我们贯常所说的“降维（攻击）”源于《三体》，那摄人心魄的一幕。歌者弹向太阳系的二向箔让三维空间跌向二维，整个宇宙都将二维化，只是时间问题！

Amo浣熊·2023-10-20 11:13

再聊降维攻击

图片发自App上一篇文章讲了降维攻击，今天再来聊聊这个话题，也是因为最近在听梁宁老师的『产品思维30讲』，脑洞大开，分享一下这个话题，先讲二个故事第一个故事今天我们都知道，360是互联网安全的企业，但是上世纪

Miss路路路·2023-10-20 10:18

SLAM中相机姿态估计算法推导基础数学总结

=t^{\wedge}RE=t∧R因为t∧t^{\wedge}t∧其实就是个3x3的反对称矩阵，所以EEE也是一个3x3的矩阵用八点法估计E零空间矩阵的讲解要通过E获得R和t就需要进行EEE的奇异值(SVD

玛卡巴卡_qin·2023-10-20 08:32

《五度空间》

在高维空间，他具有了降维洞悉和打击的能力。过去四维空间里人类的尔虞我诈、贪婪愚昧，让喻生犹如看到原始社会。喻生决定用自己的维度优势，来帮助愚昧的人类社会早日“脱胎换骨”。于是喻生跑变了世界各地，借各

智人丹·2023-10-20 08:20

《三体》中的降维打击 20190613 晨间日记

图片发自App在新兴的行业里面经常可以看到降维打击这个词，这个词默认的理解方式其实就是把自己站在高的维度，以俯瞰的视角去对待对手，感觉轻而易举就能打败对方。我们把很多跨界而来的竞争称之为降维打击。

吴伯符·2023-10-20 07:50

三级火箭：深度讲解互联网降维打击

商业模式的三级火箭：第一级，搭建高频头部流量；第二级，沉淀用户的商业场景；第三级，完成商业闭环。要玩三级火箭，有几个必要条件。第一，第一级火箭一定要高频应用。三级递推一定是高频推低频，没有低频推高频的。比如招商银行App用户量很大，但是它能做第一级火箭吗？它太低频了，只能推更低频的产品，比如出国、理财等。但陌陌是个高频应用，陌陌推直播，直播变现，这就是陌陌的三级火箭。斗鱼是个非常火的直播平台，它能

林畅是个小太阳·2023-10-20 04:41

机器学习-计算数据之间的距离

数据降维：在主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等降维技术中，可以使用欧氏距离来衡量高维数据空间中的变量之间的相似性，

林苏泽·2023-10-20 03:39

数据预处理知识框架

数据预处理步骤：2.1数据清洗阶段2.1.1缺失数据：2.1.2离群点2.1.3重复数据2.2数据转换阶段2.2.1采样2.2.2类型转换2.2.3归一化2.3数据描述阶段2.4特征选择阶段2.5特征抽取或降维阶段

小韭菜~·2023-10-19 22:09

PCA降维

定义主成分分析（PCA）是常用的线性数据降维技术，采用一种数学降维的方法，在损失很少信息的前提下，找出几个综合变量作为主成分，来代替原来众多的变量，使这些主成分能够尽可能地代表原始数据的信息，其中每个主成分都是原始变量的线性组合

怎么全是重名·2023-10-19 21:26

SVD、FP-growth（简单了解下定义撤）

通过构造一个树结构来压缩数据记录，只需要对数据库进行两次扫描，并且不会产生候选项集，因此它的效率相比于Apriori算法有很大的提高基本步骤创建一个FP树然后通过递归的方式来挖掘频繁项集FP-growth详见SVD

怎么全是重名·2023-10-19 21:26

Python手册(Machine Learning)--sklearn

降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。选型：网格搜索、交叉验证、度量。预处理：特征提取、标准化。scikit-learn(sklearn)官方文档中文

WilenWu·2023-10-19 11:22

Covariance Estimators协方差估计大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

这种关系有助于我们理解数据的分布，进而可以用于特征选择、降维、异常检测等多种机器学习任务。

Mr数据杨·2023-10-19 07:30

等距特征映射

传统降维方法经典的降维算法是PCA（主成分分析）和多维尺度分析（MDS），两个算法都能保证高维输入空间的位于线性子空间上的真实数据结构。

凉拌东坡肉·2023-10-19 04:36

绝境逆生

1.过拟合的解决办法2.L1/L2正则化3.特征如何降维（pcalda）4.pca和lda的区别5.GBDT，XGBOOST，RF，对XGB参数的理解（LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的

涛来涛去·2023-10-18 21:32

ICA(Independent Component Analysis)

：seekstoextracttheseindependentcomponentsandthemixingmatrixofcoefficients,通过线性变换寻求统计独立和非高斯分布的潜变量PCA:降维

MSPM·2023-10-18 18:55

使用Python+PCA+SVM算法实现人脸识别模型

首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化

woshicver·2023-10-18 17:23

当我们谈论量化时，我们在谈论什么？量化投资常见策略有哪些？| 融券T0和高频交易详解【邢不行】

高频交易大家都听过，即凭借程序在几秒甚至几毫秒内完成一笔交易，有人认为这对还在盯盘炒股、手工下单阶段的散户来说是降维打击，极其不公。相当于其他人都在钓鱼、捞鱼，做高频的直接下场电鱼，不讲武德。

xingbuxing_py·2023-10-18 14:05

数据处理+特征降维+故障诊断。干货满满！代码免费获取！

本期文章以西储大学轴承数据为例，文章讲述采用平均值影响法(MIV)，实现特征降维处理，然后采用BP神经网络进行故障分类。

今天吃饺子·2023-10-18 06:21

机器学习算法的分类

1.按学习方式分类1）监督学习应用场景：分类、回归、排序常见算法：分类，Logistic回归/SVM/NN回归，线性回归排序，GBDT2）非监督学习应用场景：聚类、降维、关联规则的学习常见算法：聚类，K-Means

奔跑的何小鹿·2023-10-17 19:53

降维思想的感悟

最近在重读三体，重新体验了这部伟大小说的魅力。其中在第三部死神永生里面，我特别喜欢一段话，这一段话对我启发特别大。人们总是喜欢用这样一个类比，生活在三维空间中，一张二维平面画面中扁片人，不管这幅画多么丰富多彩，其中的二维人只能看到周围世界的侧面，在他们眼中，周围的人和事物都是一些长短不一的线段而已，只有当一个二维扁片人从画中飘出来，进入三维空间，再回头看那话，才能看到画的全貌。这个类比其实也只是进

践行小吉·2023-10-17 19:56

KTV歌曲推荐-因子分解机和DeepFM

FM因子分解机在FM出现以前大多使用SVM来做CTR预估，当然还有其他的比如SVD++,PITF，FPMC等，但是这些模型对稀疏矩阵显得捉襟见肘，而且参数规模很大。

Helen980416·2023-10-17 10:03

4.迭代最近点ICP及非线性优化求解

使用非线性优化方法求解ICP文章目录使用非线性优化方法求解ICP前情提要ICP问题回顾对矩阵变量求导数ICP问题的非线性解法代码示例欢迎访问个人网络日志知行空间前情提要在迭代最近点算法ICP及SVD求解中介绍了

恒友成·2023-10-17 03:52

机器学习算法速览表

折刀回归2.正则岭回归最少的绝对收缩和选择算子（LASSO）弹性网最小角度回归（LARS）3.基于实例的，基于记忆的k-最近邻（kNN）学习矢量量化（LVQ）自组织映射（SOM）本地加权学习（LWL）4.降维主成分分析

编程回忆录·2023-10-17 00:46

dl----算法常识100例

2.1*1的卷积核有什么作用实现不同通道数据之间的计算，降维、升维、跨通道交互

mmd_0912·2023-10-16 20:09

力扣刷题记录27.1-----459. 重复的子字符串

{public:boolrepeatedSubstringPattern(strings){boolreturn_num=0;inti,j;intpos;//方法一:暴力求解略//方法二:移动匹配高阶降维打击

@白圭·2023-10-16 18:54

吴恩达机器学习——降维

1.降维能做的：1）数据压缩：占用更少的内存和硬盘空间。加速学习算法。2）数据可视化：维度降到2或3就可以可视化数据。

睡不好觉的梨·2023-10-16 18:01

DeepLearning之LSTM模型输入数据：白话降维解说

(1).DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step,input_size,batch_size的理解(2).DeepLearning之LSTM模型输入数据：白话降维解说本文摘要：

Dianchen_Raw·2023-10-16 16:13

如何走上致富之路？这是我听过的最好的答案

猫叔分享了6大绝招：保底本事、接近富人、寻找平台、降维发展、加大流量和投资思维。1.保底本事许多人宣扬，要成功要有钱，就要敢于冒险。而不少像猫叔一样的牛人则说，你需要先有一个保底的本事。

安月白·2023-10-16 12:29

机器学习 sklearn 无监督学习降维算法 PCA

importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.decompositionimportPCA#X为样本特征，Y为样本簇类别，共1000个样本，每个样本3个特征，共4个簇X,y=make_blobs(n_samples=100

404detective·2023-10-16 10:24

sklearn中的降维算法PCA和SVD

目录一.维度二.sklearn中的降维算法三.PCA与SVD四.降维的实现五.重要参数n_components1.累积可解释方差贡献率曲线选择n_components2.最大似然估计自选超参数3.按信息量占比选超参数六

PURE-li·2023-10-16 10:20

【机器学习】sklearn降维算法PCA

文章目录降维PCAsklearn中的PCA代码实践PCA对手写数字数据集的降维降维如何实现降维？

高朗·2023-10-16 10:17

记徐沪生授课

一、内容创业---电商转型---新零售：商业化的考量二、ALLIN的勇气三、降维攻击：产品核心（碎片化、高品质）四、寻找蓝海，社交媒体最大不同，靠转发。再小众的内容在中国也有巨大受众。

elf210·2023-10-16 09:10

机器学习——奇异值分解二（特征分解+SVD纯理解）

矩阵的特征分解特征值和特征向量的定义抄来的：奇异值分解困惑1：特征值和特征向量，和原矩阵是怎样的关系，需要一个栗子进行更具象的认识困惑2：为什么多个特征向量组合成的矩阵，可以构成矩阵A的特征分解？需要推导困惑3：为什么要特征向量标准化？困惑4：标准正交基是什么，为什么满足WTW=IW^TW=IWTW=I为什么。。。。太多why，只能自己来解决吗。。。涕泪横流。。。先来看看特征值和特征向量特征值与特

# JFZero·2023-10-16 08:54

浅谈从机器学习到深度学习

频率派有“四化”，如图所示，正则化有很多种，在损失函数后面加一个惩罚项，比如线性回归里面的L1和L2正则化，每个模型的正则化项不一定相同；核化用处非常多，常见的有kernelSVM，另外在降维也有用到，

江小北·2023-10-16 04:38

特征选择

2.决策树看特征的信息增益3.迭代增加删除看模型的准确率4.主成分分析/LDA降维

雨宝_f737·2023-10-15 18:58

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-15 12:13

机器学习——学习路线

监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林AdaboostGBDTXGBoost2、无监督学习降维

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

sklearn机器学习（七）

7.集成学习上一章中我们谈到维度灾难照成模型效果下降问题，处理这样的高维问题除了使用降维方法，还有一个常用的方法是子空间方法。集成

黑小板·2023-10-15 11:38

每日一思《成事》

有些降维攻击很类似，不动脑子说一些不可能错的话，一天一天就这么过去啦。反思：今天的内容简直高深莫测，岂是我等能看明白的。

成都小芳·2023-10-15 10:01

【算法周】PCA教你如何化繁为简

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】主成分分析（Principalcomponentsanalysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。

哈希大数据·2023-10-15 09:32

单细胞数据科学中的里程碑与检查点

我们曾经在一节公开课里面提到过单细胞数据科学的几个主特点：继承了很多Bulk的分析方法商业开源，容易上手开发速度快教程文档丰富数据分析过程非线性基于以上特点，我们发现单细胞数据科学的学习曲线往往不是S上升形的，而是快速上升形成单峰（在降维聚类那

周运来就是我·2023-10-15 02:23

2021-05-28模型：罗伯特迪尔茨的逻辑层次模型

用途：降维攻击，高维打低维这就引出降维攻击的关键：我们要对思考问题的逻辑进行分层，用更底层却更高维的维度分析。如果能够对思考逻辑进行分层，我们就有了强大的思考武器。

林默爱读书·2023-10-14 20:02

特征选择 Python代码

特征工程中包函内容很多，包括数据分析，特征组合变换，特征选择和特征降维等等的技

nbszg·2023-10-14 19:54

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