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Python使用三种方法实现PCA算法: 2018-01-23; Python使用三种方法实现PCA算法主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。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 ...

数据挖掘实战：PCA算法: 2016-11-23; 数据挖掘实战：PCA算法为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如：一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每 ...

PCA降维原理(主成分分析)的数学理论: 2020-07-03; 在机器学习中，有成千上万甚至几十万的维度的数据需要处理，这种情况下机器学习的资源消耗是不可接受的，并且很大程度上影响着算法的复杂度，因此对数据降维是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一种常 ...

机器学习数据降维方法：PCA主成分分析: 2020-06-16; PCA在机器学习中很常用，是一种无参数的数据降维方法。PCA步骤：将原始数据按列组成n行m列矩阵X 将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值求出协方差矩阵求 ...

十分钟搞定PCA主成分分析: 2018-07-09; 十分钟搞定PCA主成分分析在数据建模当中我们经常会听到一个词叫做降维，首先咱们先来唠一唠数据为啥要降维呢？最主要的原因还是在于一方面使得我们需要计算的量更少啦，想象一下一个100维的数据和一个10维数据 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA): 2017-03-24; 简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

机器学习实战之PCA: 2017-03-14; 机器学习实战之PCA 1. 向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以 ...

主成分分析（PCA）特征选择算法详解: 2017-03-12; 主成分分析（PCA）特征选择算法详解 1. 问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显 ...

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps: 2015-04-02; 四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 ...

企业名称：西安某商业银行，招聘岗位：数据支持（数据分析岗位招聘））: 2025-01-21; 【西安某银行】数据支持岗位一人要求:统招本科，女。工作内容数据分析及报表制作。薪酬待遇:3500-4000月，五险，月休8天，可调休。上班时间：8:30-5:00，午休2小时，不加班。上班地址:西安钟楼附近 .. ...

企业名称：青鸟软件，招聘岗位：AI数据标注（数据分析岗位招聘））: 2025-01-21; 企业名称：青鸟软件招聘岗位：AI数据标注（实习生）需求数量：30 工作城市：青岛岗位职责： 1. 负责收集、整理各类原始数据，确保数据的完整性和准确性； 2. 根据项目需求，对数据进行标记 ...

企业名称：中科聚信信息技术（北京）有限公司初级金融数据分析（数据分析岗位招聘））: 2025-01-16; 企业名称：中科聚信信息技术（北京）有限公司招聘岗位：初级金融数据分析（驻场银行）薪酬待遇：本科：8-10k ，硕士：8-12k 工作城市：浙江宁波岗位要求统招本科及以上学历，硕士尤佳。计算机或数据相关专业毕 ...

企业名称：宁波将才云集网络科技有限公司 AI数据标注（数据分析岗位招聘）: 2025-01-15; 企业名称：宁波将才云集网络科技有限公司招聘岗位： AI数据标注（外包至杭州海康威视）薪酬待遇：6-8k（适合应届生）工作城市：杭州专业要求： 1、软件技术、大数据、软件开发与检测、电子信息技术、移动 ...

猎头岗位 ETL设计开发（数据分析岗位招聘）: 2025-01-14; 企业名称：猎头岗位招聘岗位：ETL设计开发人员工作城市：广州岗位要求： 1.熟悉数据仓库项目和商业智能项目通用的实施方法。 2.熟练使用主流的关系型数据库，如SQLServer、0racle、PoslgreSQL、MySQL等。 3.熟练 ...