svd降维第18页

数据特征选择 | Lasso特征选择（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计小结效果一览文章概述Lasso算法是一种经典的线性回归算法，被广泛应用于特征选择和降维问题。

算法如诗·2023-10-14 19:11

chapter8 Dimensionality Reduction（降维）

设置首先，确保代码在python2和python3中都能正常工作，导入一些通用模块，确保MatplotLib以内联方式绘制图形，并准备一个函数来保存这些图形:from__future__importdivision,print_function,unicode_literalsimportnumpyasnpnp.random.seed(42)%matplotlibinlineimportmatpl

别致的SmallSix·2023-10-14 12:43

C#，数值计算——数据建模Fitsvd（general linear fit using SVD）的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{//////generallinearfitusingSVD///publicclassFitsvd{privateintndat{get;set;}privateintma{get;set;}privatedoubletol{get;set;}privatedouble[]x{get;set;}private

Trufferover·2023-10-14 10:09

金融思维品质2

普世性的智慧，用于某个具体的领域，我认为这叫“降维打击”。降维打击往往是攻克某一领域，占领某个细分市场最有效的策略。然而，大部分人对此并不能深刻理解。

A1松间清泉·2023-10-14 07:22

远不止黑暗森林法则:再见小蚂蚁!

大刘的三体让黑暗森林法则引起很多科幻迷的共鸣，一开始我也觉得若有其事，但是仔细想想对于能够轻松实现降维打击的高等文明，真的会浪费这些子弹吗？

旮旯的忐忑·2023-10-14 03:05

深度神经网络加速和压缩

由于卷积神经网络中的主要计算量在于卷积计算，而卷积计算本质上是矩阵分析的问题，通过在大学对矩阵分析、高等数学的学习我们知道通过SVD奇异值分解等矩阵分析方法可以有效减少

纸上得来终觉浅～·2023-10-14 00:19

机器学习算法概述

逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器03SVM算法：04KNN05决策树：06随机森林4降维有监督降维无监督降维

uuddoop·2023-10-13 22:49

机器学习-概述与贝叶斯算法

机器学习分类：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。希腊字母发音：先从导包学起，再考虑自己写个包出来。有监督学

小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

PCA怎么玩儿

我认为这个主要的定义取决于你的目的，PCA的目的是数据降维的，我们对数据降维的基本要求就是，维度要降下来，但是数据之间依然要能相互区分。因此，降维就是要删掉大家共有的信息，留下各自独有的信息

cheerss·2023-10-12 21:10

【深蓝学院】手写VIO第6章--视觉前端--作业(SVD分解部分复习)

总结一下，关于奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)有以下内容摘抄自该博客，关于SDV分解的部分应该是摘自李航《统计学习方法里面的》：1.特征值分解设A为n阶方阵，若存在数

读书健身敲代码·2023-10-12 13:32

多元线性回归，BP神经网络，支持向量机，决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM，遗传算法，变量降维与特征选择算法，卷积神经网络，迁移学习，自编码器等在近红外光谱应用

神经网络及其在近红外光谱分析中的应用第五章支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用第六章决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用第七章遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用第八章变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的

WangYan2022·2023-10-12 06:12

31 数据分析（中）numpy介绍

excelTableauPowerQueryjupytermatplotlibnumpy安装导入包快速掌握（bushi）array和list的相互转化np的range多维数组的属性array的改变形状array升降维度

Micoreal·2023-10-11 21:39

碰撞检测一重奏——长方体碰撞检测

核心思想就是投影降维，将三维检测转换成二维检测，二维转换成一维，一维的检测就是小学初中就接触的判断同一直线上两条线段是否重合了。怎么降维？我用的是分离轴理论。

zx_q·2023-10-11 18:06

监督学习方法与无监督学习方法总结

（一）监督学习10种监督学习方法特点的概括汇总如下表：（二）无监督学习八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA

daisyxyr·2023-10-11 13:59

Open3D(C++) SVD分解求两个点云的变换矩阵

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、相关链接一、算法原理计算两个点云的质心计算中心化向量计算协方差矩阵奇异值分解，求解旋转矩阵RRR计算平移向量tt

点云侠·2023-10-11 09:54

用大数据平台和人工智能打造“副脑”

大数据和人工智能一开始确实是一个炒作概念，而且很多概念是已经降维的，更容易被人理解，比如百度推出无人驾驶汽车、各大互联网公司在各地兴建数据服务器、还有很多企业推出自己的智能机器人等。

轻禅漫隐·2023-10-11 08:09

人工智能——机器学习

www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html人工智能人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别机器学习的范围机器学习的方法1、回归算法2、神经网络3、SVM（支持向量机）4、聚类算法5、降维算法

云野000·2023-10-11 06:01

R语言学堂推文索引-v5.9.1

数据获取方法2制表与可视化专辑2.1两大绘图系统2.2各类图形绘制方法/框架2.3图形配色方法2.4图形布局/拼图方法2.5图形元素控制方法3数学模型专辑3.1概率分布与数理统计3.2数学回归模型3.3聚类/降维分析

R语言学堂·2023-10-11 04:02

遥感影像出现nan如何处理、envi主成分分析nan报错处理

@影像nan转换为0问题描述：做高光谱降维处理或是纹理信息特征提取都会经历这一步，当小编看到进度条到达99%时，内心非常喜悦，紧接着却弹出下面的对话框，一盆冷水直淋头皮。

定位算法工程师·2023-10-11 03:28

如何正确实现数组的函数传参（值传递/用指针进行地址传递）（C++实现）

目录数组传参的传递方式有两种：值传递值传递的例外：原因：数组传参时发生了“降维”，实际上传入的是该数组首元素的指针地址传递C++中主要有两种能实现地址传递的方法：实现一些功能时，我们经常要把数组传进函数中进行操作

Kk_1025·2023-10-11 02:27

np.insert的用法（插入数据）

importnumpyasnp#如果axis没有给出，相当于是做降维操作，与一维数组一致a=np.array([1,4,6,5,6,8])b=np.insert(a,0,9)#输出array([9,1,4,6,5,6,8

@u@·2023-10-10 22:36

C++实现ICP点云匹配

.初始化旋转矩阵和平移矩阵；4.根据旋转矩阵和平移矩阵，变换目标点云，得到新的目标点云TC_1；5.查找近邻点对，得到重排序的源点云SC_1；6.分别去中心得到SC_2,TC_2：7.对应点对矩阵和，SVD

JoannaJuanCV·2023-10-10 20:40

02-27 周一图解机器学习SVM-人脸识别之PCA降维

02-27周一图解机器学习SVM分类时间版本修改人描述2023年2月27日09:48:38V0.1宋全恒新建文档简介本文主要是在试图代码分析图解机器学习这本书中5.5人脸识别分类（p60），主要的过程是使用PCA技术和SVM技术进行人脸的分类工作。准备数据集数据集下载，使用的是英国剑桥大学的AT&T人脸数据。程序采用的数据集下载地址为csdn下载地址，著名人脸识别数据库ORL，已经为大家分类打

思影影思·2023-10-10 19:02

PCA（2018-05-05）

PCA是最受欢迎的降维算法。思路：将数据集转换到低维空间，同时尽可能的保护数据的信息。应用：常用字损失数据压缩，特征提取，数据视觉化是一种无监督学习通常数据很难被学习出特点时，再使用PCA。

叨逼叨小马甲·2023-10-10 12:16

第4周《降维打击-完结》读书笔记成凤 #新学霸社群#

第三章互联网时代，降维打击的战略运用1、传统产业互联网化的落地三步曲：在线、互动、联网只有在线才可以实现数据的沉淀、积累、挖掘和使用，最终抓住C而推动B，实现C2B的转变；只有联网才可能开展大规模社会化协同

成凤_666a·2023-10-10 02:11

矩阵分解PCA,SVD

---------特征向量表示坐标轴方向，特征值表示坐标轴方向的方差缺点：受离群值的影响很大主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一

小小白2333·2023-10-10 01:55

跟着 Cell 学作图 | 5.UMAP降维分析

cell5.jpg跟着Cell学作图|5.UMAP降维分析“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。”

木舟笔记·2023-10-09 22:33

二手车价格预测

skewness峰度kurtosis2.3数值特征和类别特征2.3.1数值型特征分析相关性分析2.3.2类别型特征分析3、数据处理异常处理（nσ原则）数据分桶4、特征工程4.1特征构造4.2特征筛选4.3降维

nolabel·2023-10-09 12:35

奇异值分解(SVD)详解及其应用

摘抄：https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/529162781.前言第一次接触奇异值分解还是在本科期间，那个时候要用到点对点的刚体配准，这是查文献刚好找到了四元数理论用于配准方法（点对点配准可以利用四元数方法，如果点数不一致更建议应用ICP算法）。一直想找个时间把奇异值分解理清楚、弄明白，直到今天才系统地来进行总结。上一次学习过关于PC

taobao·2023-10-09 11:47

欧拉公式推导网格中点线面估计数量关系

闪电彬彬·2023-10-09 09:28

AK F.*ing leetcode 流浪计划之最近公共祖先（倍增算法）

欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。

闪电彬彬·2023-10-09 09:56

1*1的卷积核如何实现降维/升维？

在众多网络中，1*1的卷积核被引入用来实现输入数据通道数的改变。举例说明，如果输入数据格式为X*Y*6，X*Y为数据矩阵，6为通道数，如果希望输出数据格式为X*Y*5，使用5个1*1*6的卷积核即可。其转换过程类似于全连接层的加权求和。可以认为1*1*6的卷积核存储着6个权重，用于对6个通道加权求和，形成一个新的X*Y*1的数据，最终可以将通道压缩为5。

Zephyr H·2023-10-09 04:50

第十章降维与度量学习

章节目录k近邻学习低纬嵌入主成分分析核化线性降维流形学习度量学习知识点1.懒惰学习（lazylearning）：此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理。

泽平阿·2023-10-09 02:13

langchain源码阅读系列之Embedding专题

而文本嵌入是一种将文本这种离散数据映射到连续向量空间的方法，嵌入技术可以将高维的离散数据降维到低维的连续空间中，并保留数据之

骑猪兜风233·2023-10-09 01:37

word embedding的模型与测试

Ilikedeeplearning.IlikeNLP.Ienjoyflying.one-hot缺点：高维度，稀疏性，相似度无法衡量co-occurrence优点：相似度一定程度上可以衡量缺点：高维度，稀疏性SVD

丫头片子不懂事·2023-10-09 01:04

TSNE降维学习

所以需要用TSNE来将[1000,7]降维至[1000,2]。使用过程如下：#tsnevisual

刘某某.·2023-10-08 22:22

数据挖掘（异常检测）——线性方法

的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；S3.求出协方差矩阵；S4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；S5.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k行组成矩阵P；S6.Y=PX即为降维到

EL33·2023-10-08 21:13

明白了一大截

昨天早上和邓杰的一番谈话，他向我说了以下几点，感觉确实总结的挺到位，换成了自己可能还活在自己的情绪中，自己不断的给自己降维。

阿宝66·2023-10-08 21:36

PCA+SVD降维：完整代码+实例分析

文章目录1.引例：鸢尾花数据集降维及可视化2.PCA重要参数、属性、方法2.1重要参数补充知识点：SVD2.2重要属性2.3重要方法3.使用PCA降噪4.使用PCA后对分类效果的影响4.1pca+rf4.2pca

缦旋律·2023-10-08 19:29

svd降维 python案例_机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之降维究竟是怎样实现...

简述在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。

weixin_39683598·2023-10-08 19:59

使用Sklearn学习降维算法PCA和SVD

1.2，sklearn中的降维算法2，PCA与SVD2.1，降维究竟是怎样实现？

理科男同学·2023-10-08 19:58

sklearn中的降维算法PCA和SVD

1概述1.1什么叫“维度”对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行*列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。但一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是（2,3,4）。数组中的每一张表，都可以是一个特

momokofly·2023-10-08 19:28

特征工程—PCA与SVD降维基础

对于一张表，维度可以是样本数量，也可以是特征数量，一般情况是特征数量特征矩阵：特指二维数据，只有行列，构成表，通常是dataframe降维：降低特征矩阵的特征数量，可以将高维数据转化为三维以下数据进行可视化

单手法拉利·2023-10-08 19:27

数据降维（PCA算法在数据降维中的应用）

维度灾难在实际问题中，我们常常会遇到采集到的数据特征数量过多的情况，甚至有时会出现训练集容量比特征数量还少的极端情况（在图片处理领域尤其常见），然而事实上，并不是采集到的每一个特征都对模型有训练意义。维度的增加会导致相当棘手的情况出现，这通常会带来训练数据在高维空间的稀疏性质，为了获得在统计学上正确并且有可靠的结果，用来支撑这一结果所需要的数据量通常随着维数的提高而呈指数级增长。此外，维度的增加会

薛定谔的猫王·2023-10-08 19:57

PCA和SVD数据降维

PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。

accosmos·2023-10-08 19:25

matlab数学建模方法与实践笔记汇总

2：数据的准备1.数据的读取与写入excel、txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m柱状分布图常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维

是Yu欸·2023-10-08 10:15

新东方又火出圈了：有价值的内容才有人付费

网友们是这样评论的：有价值输出的直播带货，给带货圈的降维打击，有文化的人直播就是不一样！小时候听你的课，长大了还要买你的货！新东方再一次对我劝学成功！

田野里的麦芒呀·2023-10-08 08:53

Sklearn入门

python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维

Chen_Chance·2023-10-08 06:52

学完这7课，让你的文章更加活色生香

社群运营新行业的发展，但对于现阶段的自己不适合，因为需要好的文案和视角，所以不会不假思索的跟在别人后面跑；更加坚定了我打造朋友圈的个人品牌的想法；更加促进我工作上的方向～专业的落地；也一再打破了我的完美主义，降维为先完成再完美

小作怡情·2023-10-08 05:29

tensorflow-----张量的归约

张量的归约是常见的张量降维方法，通常归约函数都有一个维度作为参数，沿着该维度来执行指定的操作。如果axis为None，那么将归约的张量降维到一个标。

qq_36346625·2023-10-07 19:08

推荐频道

svd降维