svd降维

特征工程:特征提取和降维-上

而特征提取和降维，则是对原始数据的特征进行相应的数据变换，并且通常会选择比原始特征数量少的特征，同时达到数据降维的目的。
林浩杨·2024-02-09 00:01

单细胞转录组之Seurat包全流程-数据过滤、降维分群及可视化

1.Seurat包的安装及数据的准备1.1加载需要的包和数据if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("Seurat")library(Seurat)#devtools::install_github('satijalab/seurat-d
青青青山·2024-02-08 23:32

李宏毅机器学习（二十）无监督学习Neighbor Embedding近邻嵌入

ManifoldLearning我们有时候的特征其实是低维度的放到高纬度上去，比如地球表面是2维的，但是被放到了3维空间，比如左下的S曲面，其实可以展开到2维平面上去，接下来就方便我们进一步计算分类等等插图1我们有如下几个降维方法
ca8519be679b·2024-02-08 10:38

社群学员晨读分享【孙子兵法~攻守道】

所谓不在一个层次的降维打击。耐得住寂
龙老思社群专家·2024-02-08 09:25

每天一个数据分析题（一百五十七）

当对多个连续型变量进行主成分分析（PCA）以降维并且简化数据时，以下哪项原则通常被用来决定应当保留多少个主成分？A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。
紫色沙·2024-02-08 09:53

每天一个数据分析题（一百五十五）

关于高维数据在模型建立中的处理，以下描述正确的是：A.在分类模型中通常不需要进行变量选择和降维，因为算法可以处理成千上万个变量。B.聚类模型中剔除不相关变量主要依赖于算法而不是分析师的经验和维度分析。
紫色沙·2024-02-08 09:20

钱宝网之问：人类“智商”这么低，还要发展人工智能吗？

1.张小雷的“降维打击”稍微了解一点钱宝网的赢利模式，就不难发现，这是一个明显“反商业、反常识”的互金平台——通过保证金用户自己上网看广告，就能赚取商业分成，复合年回报率还超过40%，这简直就是一桩天
商业向心力实验室·2024-02-08 07:00

【PyTorch][chapter 15][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding-LLE]

前言：前面讲的都是线性降维，本篇主要讨论一下非线性降维.流形学习（mainfoldlearning）是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.如上图,欧式距离上面A点跟C点更近，距离B点较远但是从图形拓扑结构来看
明朝百晓生·2024-02-08 07:30

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学
Nobitaxi·2024-02-07 19:50

田总就是牛

著名策划人田万良每次和田总交流都受益匪浅，他几句话就能一针见血指出企业痛点，并能由高纬度到低纬度降维到来访者可以理解的频率后再逐渐拉升对方认知，导入他对事物发展的预见性判断分析，再逻辑叠加式说出自己的具体方案
财道天使·2024-02-07 08:38

机器学习聚类算法

聚类算法在现实中的应用：用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，新闻聚类，筛选排序；图像分割，降维，识别；离群点检测；在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

进阶卓越，明悟真相

在今天已经落伍，你必须抓住更内核的东西，才可以适应这个时代；第一是创新，你必须首先进入不断的创新，然后才可以持续拉动企业前行；第二是高维，你需要设计出一套穿梭于出世入世之间的学问，然后用以武装团队，才足以降维绝杀
凤舞九天9527·2024-02-07 01:00

信号（图像）的稀疏重构

直到这里，我相信相当一部分读者或许在心中已经明白了字典学习的第一个好处（1）它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示，或者说是信息的压缩（2）正如同字是句子最质朴的特征一样，字典学习总是尝试学习蕴藏在样本背后最质朴的特征
cnjs1994·2024-02-06 17:52

Autoencoder 有什么用？

autoencoder可以用来初始化神经网络的权重（即预训练：pre-training）和降维。如果在做autoencoder的时候激活函数为linear的话，那么这就相当于在做PCA了。
脏小明·2024-02-06 15:16

Moore-Penrose 伪逆与 Hadamard 乘积

计算方法计算Moore-Penrose伪逆的一种常见方法是使用奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）。假设A是一个大小为m×n的矩阵，其SVD为A=
ALGORITHM LOL·2024-02-06 08:06

【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总

Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念：标签PCA主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）降维算法
溢流眼泪·2024-02-06 07:18

为什么人类想不出四维空间

在看三体的时候看到高等文明对低等文明进行降维打击，觉得是那么的神奇。我们以后有没有可能发展到更高维去生活这个暂且不讨论，对于我们为什么想象不出四维空间的样子我来说一些自己
保护母亲河服务团·2024-02-06 03:28

《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据

第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Lornatang·2024-02-06 01:21

前行的力量

最近听到最多的一个词是消费降级，诚然，在所谓L型经济降维打击下，身边的朋友少有朋友谈论鲍鱼的头数，钻小巷，谈情怀的找一碗猪油粥已经成朋友圈的谈资。
位右虚左·2024-02-05 22:40

C语言数组

目录一维数组二维数组传递数组给函数方式1方式2方式3实例二维数组传递给函数方法1:第一维的长度可以不指定，但必须指定第二维的长度：方法2:指向一个有5个元素一维数组的指针：方法3:利用数组是顺序存储的特性,通过降维来访问原数组
临界三极管·2024-02-05 19:20

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用PCA对数据进行降维的算法的基本原理及应
代码骑士·2024-02-05 13:59

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。
明朝百晓生·2024-02-05 11:06

PyTorch中的nn.Embedding的使用、参数及案例

PyTorch中的nn.Embedding的使用Embedding层在神经网络中主要起到降维或升维的作用。
神奇的布欧·2024-02-05 00:53

机器学习 | 解析聚类算法在数据检测中的应用

目录初识聚类算法聚类算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性分组。
亦世凡华、·2024-02-04 22:59

PHP二维数组去重方法大全

1.简单的二维数组去重functionarray_unique_fb($array2D=[]){$temp=[];foreach($array2Das$v){$v=join(",",$v);//降维,也可以用
芒果芒果丶·2024-02-04 17:29

2023-06-15

已经是降维打击了，正如那句“狗咬你，你还反咬狗一口吗？”瞬间消气～想起来A的事。A的父亲是副市长，她先生是某国家直属局局长。A去她先生所在局的窗口办业务，我们在另一条队里排队，偶然发现她也在。
初心倩萦·2024-02-04 13:37

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；在降维中，算法会将高维数据映射到低维空间；在异常检测中，算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

LSA 主题模型

技术上通过SVD分解等处理，消除了同义词、多义词的影响，提高了后续处理的精度。分析文档集合，建立词汇-文本矩阵。对词汇-文本矩阵进行奇异值分解。
dreampai·2024-02-04 05:01

【奶奶看了都会】用AI工具制作微信动态红包封面保姆级教程，附动态红包封面领取

这是用AI工具制作的封面，然后使用ComfyUI+SVD将
卷福同学·2024-02-04 05:52

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。
Nie同学·2024-02-04 01:09

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上
Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction
catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有
是汤圆啊·2024-02-03 15:38

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。
飞影铠甲·2024-02-03 11:55

机器学习_无监督学习之降维

文章目录介绍PCA算法通过PCA算法进行图像特征采样1.问题定义:给手语数字数据集降维2.导入数据并显示部分数据3.进行降维模型的拟合介绍降维是把高维的数据降到低维的空间或平面上进行处理，也就是让特征数量减少
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

适用平台：Matlab2021及以上什么是数据降维：数据降维是指将高维度的数据映射到低维度的空间中，同时保留数据中的重要信息。
预测及优化·2024-02-03 09:42

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

前言：接上篇CSDN这里面重点讲下面4个方面目录：PCA-AnotherPointofview（SVD）PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview
明朝百晓生·2024-02-03 07:44

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记scRNA-seq技术scRNA-seq分析流程数据预处理聚类标准化数据筛选有用的数据数据降维聚类Clustering注释细胞类型scRNA数据分析结尾该笔记来源于
是土豆大叔啊！·2024-02-03 05:38

降维打击

今天特地搜来看看，大部分都在说刘慈欣的三体里面的降维打击，二向箔，瞬间可以把三维物品变成二维的，简单来说就是能把一个活生生的人变成一张图片。
Andy的故事·2024-02-02 23:04

利用核方法将低维数据映射到高维

那么这样把低维空间的data映射到高维空间的方法我们称之为核方法类比于降维，降维是将高维空间的data保留其最大特征，然后将其投影到低维空间；而核方法则是将低维的data映射到高维空间。
小潤澤·2024-02-02 20:22

TSNE图（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）的调用方式，和对TSNE图进行分析

TSNE图（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）是一种用于可视化高维数据的降维技术。它可以将高维数据点降维到二维或三维空间中，以便更好地观察和可
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:36

降维(Dimensionality Reduction)

一、动机一：数据压缩这节我将开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。
时间邮递员·2024-02-02 16:39

算法大览：24美赛深度总结与代码分享

内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题，其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后，祝大家取得好成绩！
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

R语言|绘制NMDS图

与PCoA相似，NMDS都使用样本相似性距离矩阵进行降维排序分析，但NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系，NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。来看看R
维凡生物·2024-02-02 08:23

【MATLAB】 SSA奇异谱分析信号分解算法

它基于构造在时间序列上的特定矩阵的奇异值分解（SVD），可以从一个时间序列中分解出趋势、振荡分量和噪声。具体流程如下：根据原始时间序列构建轨迹矩阵XXX。
Lwcah·2024-02-02 06:20

读书是为了解决问题

腹有诗书气自华，这大概就是大佬们经常提到的，降维打击的来源，我想每一个职场人都有一个大佬们梦吧，这一次我们是行动派！
朝夕光辉岁月·2024-02-01 23:52

异质信息网络表征学习综述

【一种降维技术】引言信息网络表征学习，也被称为表示学习或嵌入学习。在嵌入过程中,高出(入)度节点的结构和内容信息可用于辅助低出(入)度节点的结构或语义特征的表示,从而有效缓解网络数据稀疏性问
白色的生活·2024-02-01 15:19

如何辨别一个人是不是高维人士？

他能理解你的处境，尊重你的观点和立场，和你打成一片，让你觉得很舒服，但当你想进一步和他深入交往时，发现他总是难以捉摸，始终保持和你的距离，让你觉得若即若离、时隐时现，似乎总和你隔着一层纱，说明他正在和你“降维沟通
南木古月·2024-02-01 09:18
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