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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

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

【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

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

SVD分解原理及基于SVD分解的图像压缩和去噪

SVD分解是矩阵论中的一个知识点，特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征向量表示这个特征是什么，可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间，我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情

nwsuaf_huasir·2024-01-21 08:59

主成分分析\2.28

主成分分析（PCA）一、概念主成分分析是一种数学降维方法，将原来众多具有关联性变量重新组合为一组新的相互间无关系的综合变量来代替原来的变量。

浅墨\·2024-01-21 07:52

【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法

Francek Chen·2024-01-20 21:17

好钢用在刀刃上：降维学习

编程回忆录·2024-01-20 20:50

关于买房子的几点感触

一定要选择大的开发商，口碑一定要好，最起码不会崩盘；二，不要找到那种特别去注重宣传，尤其是营销策略非常好的开发商，他们把钱都花在营销上，实处都没有落到；三，一定不要跟风，尤其是那种牌子不大，但是到了小县城给人一种降维打击的开发商

嗯嗯安置区·2024-01-20 18:33

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序

小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

机器学习||机器学习发展&人工智能 VS 机器学习 VS 深度学习一种新的编程范&机器学习机器学习分类&分类&回归&聚类$&降维&机器学习术语&机器学习的三个要素步骤假设空间\评价指标\优化目标寻解算

目录一、机器学习发展二、人工智能VS机器学习VS深度学习三、机器学习1.机器学习：一种新的编程范式2.机器学习任务四、机器学习分类1.分类2.回归3.聚类4.降维五、机器学习术语六、机器学习的三个要素（

小嘤嘤怪学·2024-01-20 15:21

哲哲的ML笔记（三十：主成分分析PCA）

PCA基本概念PCA：PrincipalComponentAnalysis，主成分分析非常普遍的降维算法要做的是找到一个方向向量，当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小

沿哲·2024-01-20 13:36

DALS020-距离与降维

title:DALS020-距离与降维date:2019-08-2012:0:00type:"tags"tags:降维分析Bierachicalcategories:DataAnalysisforthelifesciences

backup备份·2024-01-20 09:17

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

无监督变换的一个常见应用是降维，它接受包括许多特征的数据的高维表示，并找到表示该数据的一种新方法，用较少的特征就可以概括其重要特征。降维的一个常见应用是

zhangbin_237·2024-01-19 21:44

【现代控制系统】LTI系统的反馈结构和状态估计器

线性系统的反馈结构1.1状态反馈/线性直接状态反馈1.2反馈至状态微分的输出反馈1.3反馈至参考输入的输出反馈2.状态反馈的极点配置算法2.1状态反馈渐进跟踪问题——定常参考信号3.状态观测器3.1全维观测器3.2降维观测器

你哥同学·2024-01-19 19:13

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

公平正义思维模型分析

而是一个闭门不出，没有任何合作和创新的社会，之所以不会陷入混乱是因为没有人会主动挑起这个混乱，因为挑起混乱者面对的打击是他无法预计的，且是不公正和不正义的打击，所以，就像《三体》中提到的一样，太不公正和正义的降维打击才是人们不会主动引发混乱的原因

那年我们正值青春·2024-01-18 18:23

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。

溯源006·2024-01-18 18:59

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

数据降维简介数据降维即对原始数据特征进行变换，使得特征的维度减少。

北航程序员小C·2024-01-18 12:53

【计算机视觉】基于三维重建和点云处理的扫地机器人寻路

本项目采用的方法是SFM-MVS、Colmap、Kinect三种建模方法进行建模，分别由组内不同成员完成，经过亲自采集一定数量的图像集，利用SFM-MVS算法获得对应的三维模型进行2D降维处理，并利用该

乐心唯帅·2024-01-18 11:38

Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移（ICS）3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络3.3批量归一化可实现更高的学习率奇异值分解SVD3.4

源代码•宸·2024-01-18 10:22

SVD+QR分解求点云法向量

利用到了QR分解求解方程组的方法std::vectorcomputePlaneSVD(constPCLPointCloudPtr&input_pc){if(input_pc->points.size()==0)returnstd::vector{0,0,0,0};Eigen::Vector3dcenter(0,0,0);intn=input_pc->points.size();doubleA,B,

thequitesunshine007·2024-01-18 04:59

有关升维思考，降维打击

只是随着不断的学习，探索，经历，自我觉察后，就会明白：所有问题的背后无非这8个字，升维思考，降维打击。升级维度的是对全貌的感知，对需求的洞见。随后自然而然有了处理事件的能力。拿开头提到的其中

极简文案尤莉·2024-01-18 01:51

PCA实例及代码

将特征数量从几百上千降低到几十的过程就是数据降维。

morie_li·2024-01-18 01:22

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold

于饼喵·2024-01-17 22:23

做互联网？这些互联网行业名词你知道几个？

平台、渠道、闭环、粘性、流量、模式、切入、共享、痛点、赛道、头部、曲线、裂变、导流、测试、露出、分发、赋能、降维、玩法、沉浸、下沉、种子、病毒、逻辑、对接、增值、变现、日活、留存、僵尸、流失、返佣、打法

互联网观察人·2024-01-17 17:45

如何提升自己的格局

读过刘慈欣《三体》的人，应该都知道「降维打击」在宇宙中，遭遇降维打击的一-方不仅毫无还手之力，对打击什么时候到来、什么形式进行无法预测，甚至当打击真正到来时，-开始都无法理解这种打击意味着什么。

1daf26de63dd·2024-01-17 17:20

三种方法实现PCA算法（Python）

它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

山阴少年·2024-01-17 14:50

线性代数在处理激光雷达的数据处理和图像处理中的应用

提取和降维等操作，从而实现更高效、准确的数据处理和图像处理。下面将详细论述线性代数在矩阵运算和特征值分解中的应用，并举例说明。

weixin_30777913·2024-01-17 13:13

06.逆矩阵、列空间与零空间

将A理解成矩阵变换，如果行列式为0，则该变换会降维，不存在方程组的解。如果一个三维矩阵变换将空间压缩到1维空间，则秩为1；若压缩到二维，则秩为2。秩代表着变换后空间的维

Maxcfb·2024-01-17 09:11

深度学习基础知识整理

这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。

医学小白学生信·2024-01-17 04:40

降维打击与升维思考

2021年3月2日星期二阴《三体》里描述了这样的一个故事：当地球和三体星的坐标都暴露在宇宙之下时，歌者文明向太阳系发了一片二向箔，包括地球在内的太阳系文明全部降成二维，也就是说三维空间也变成了一张巨大的纸，一切烟消云散。我们人类生存在三维空间，一旦把我们扔到了二维空间，就变成了画中人了，我们也就活不了。书中讲人类在三体人的眼里，钻木取火和航天飞机没有本质上的区别，都在同一纬度。他们甚至说：人类都是

精进的医生·2024-01-16 22:39

特征工程-特征处理（三）

特征处理连续型变量处理（二）多特征降维PCAPCA是一种常见的数据分析方式，通过数据分解，将高维数据降低为低维数据，同时最大程度保持数据中保存的信息。

alstonlou·2024-01-16 21:30

机器学习中的SVD总结

1.矩阵分解1.1矩阵分解的作用矩阵填充(通过矩阵分解来填充原有矩阵，例如协同过滤的ALS算法就是填充原有矩阵)清理异常值与离群点降维、压缩个性化推荐间接的特征组合(计算特征间相似度)1.2矩阵分解的方法

一只胖猪猪·2024-01-16 19:14

信号处理基础之噪声与降噪(二）| 时域降噪方法（平滑降噪、SVD降噪）python代码实现

接上期信号处理基础之噪声与降噪(一)|噪声分类及python代码实现，本期为大家介绍噪声评价指标，并且讲解两种降噪方法——平滑降噪、SVD降噪，并给出python代码。

故障诊断与python学习·2024-01-16 15:26

【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·2024-01-16 11:22

【MATLAB】SVMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义SVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了单变量经验模态分解（SingularValueDecomposition，SVD